路海明, 王一娇, 谢朝霞
清华大学学报(自然科学版). 2015, 55(8): 916-920.
基于深度图像可以方便地区分前景和背景, 有效提高自然人机交互的性能。其中基于面结构光技术的深度摄像头实用性强, 得到了迅速发展, 其深度信息获取基于图像块匹配算法, 在计算每个像素点的深度时, 需要在测量范围内进行逐点搜索、图像块匹配和寻优等大量运算, 这些运算要通过高性能计算机或专用并行运算芯片才能达到实时性, 导致了深度摄像头成本的增加。本文研究基于向量场模式识别的深度图算法DepthVH, 通过生成具有深度相关特征的向量场, 将深度信息变换为特征信息, 通过直接识别各个深度点周围的向量场特征, 将该特征信息逆变换为深度信息, 实现类似Hash映射的搜索, 避免了线性搜索匹配算法的巨大运算量。采用DepthVH, 智能电视只要增加一个红外发射元件, 就可以具有自然人机交互功能。