matlab - 如何在分水岭图像分割中使用 Kinect 深度数据

Question

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。如何将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。al. 在Silberman 网站上的数据库

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，我怎样才能看到深度数据的影响？

Answer 1

除非您上传错误，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。

然后是你出错的下一件事，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）。但随后 v2 具有更好的视频输出。

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

PS 我建议您下载 windows kinect sdk 并查看随附的示例。