RGBD序列场景流计算中深度图像优化方法

摘要

本发明公开了一种RGBD序列场景流计算中深度图像优化方法，首先设定初始分割层数并采用K均值聚类得到深度图像初始分割结果；然后计算RGB图像序列帧间光流，利用深度图像初始分割结果中相邻层之间的光流平均角误差和点误差判断相邻层是否合并；最后通过对深度图像初始分层结果进行循环判断，当深度图像分层层数不再改变时，得到RGBD序列场景流计算中深度图像的自动分层层数与最终分割结果。与现有的深度图像人工分层方法相比，本方法能够实现深度图像自动分层，分割结果更加准确。