如何在分水岭图像分割中使用 Kinect 深度数据答案

【问题标题】：How to use Kinect depth data in watershed image segmentation如何在分水岭图像分割中使用 Kinect 深度数据
【发布时间】：2012-12-24 07:07:14
【问题描述】：

我有来自 Kinect 的 RGB 和深度图像作为 png 格式。我正在尝试将深度数据与分水岭分割一起使用，但我不知道如何结合这两种数据并获得更准确的结果。我检查了一些论文，但我不理解结果或找不到专门为分水岭算法编写的解决方案。如何包含深度数据作为分割过程的参考点？

我正在使用 MatLab 的图像处理工具箱。

图片来自 Nathan Silberman 等人。 al. 在Silberman's website上的数据库

一个示例 RGB 图像及其对应的深度文件如下所示（注意深度图像，原本是二进制图像，被转换为 uint8）：

更新：我尝试通过获取每个通道（红色、绿色、蓝色和深度）并计算它们的权重，从 RGB 源与深度数据一起创建加权灰度图像；然后包括与每个相应像素的权重相乘的值。但是得到的灰度图像并没有显着改善结果。它并不比仅基于 RGB 的分割好。如果我遵循这种方法，我还能做什么？或者，如何查看深度数据的效果？

【问题讨论】：

你能包含这样的图像吗？根据情况，我更喜欢使用另一种采用种子点的 Meyer 分水岭算法。
图片已添加！是的，Meyer's 会很棒，但我想尝试没有种子点。
你误会了，会自动找到种子点来创建标记图像，但分水岭实现必须接受图像和标记图像。我只是提到使用不同的实现。
请澄清原始深度图像是二进制图像是什么意思。将深度设为二进制是没有意义的，并且包含的图像具有级别 0、88、98、104。我想不出任何可以将 {0, 1} 变为 {0, 88, 98, 104 的转换}.
这里是您发布为深度文件的渐变的分水岭：i.imgur.com/gyPdy.png。我看不出它与输入图像有什么关系，您需要澄清它们之间的关系。

【解决方案1】：

除非您在上传时出错，否则深度图像是黑色的并且不包含任何深度数据。请记住（荷兰语）您在这里比较苹果和梨。 Whatershed 图像不是深度图像，它们是轮廓的提取。

接下来你会出错，深度图像的分辨率低于彩色图像。对于 kinect v2，它只有 512x424，并且 kinect one 的真实深度视觉甚至低于其返回的位图大小（它是低分辨率深度，并不是每个像素都是测量的结果，与 kinect v2 相比）。但是 v2 的视频输出更好。

如果您想要更好地划分 rgb 图像的分水岭，请平均多个相机帧以消除相机噪点。

PS 我建议你下载 windows kinect sdk 并查看它提供的示例。

【讨论】：