Resumen

El flujo de escena RGBD ha atraído una atención creciente en la visión por computadora con la popularidad del sensor de profundidad. Para estimar con precisión el movimiento 3D de un objeto, en este artículo se propone un método de estimación de flujo de escena RGBD con suposiciones de movimiento global no rígido y local rígido. En primer lugar, se implementa el preprocesamiento, que incluye el registro de color-profundiad y el rellenado de la imagen de profundidad, para procesar agujeros y ruidos en la imagen de profundidad; en segundo lugar, la imagen de profundidad se segmenta para obtener diferentes regiones de movimiento con diferentes valores de profundidad; en tercer lugar, se estima el flujo de escena basado en la suposición global no rígida y local rígida y la correlación espacio-temporal de la información RGBD. En la suposición global no rígida y local rígida, cada región segmentada se divide en varios bloques, y cada bloque tiene un movimiento rígido. Con esta suposición, se evita la inter

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Flujo de escena rgb; Sensor de profundidad; Estimación de movimiento; No rígido global; Rígido local; Imagen de profundidad;
• Keywords:Rgb scene flow; Depth sensor; Motion estimation; Global nonrigid; Local rigid; Depth image;