92、3D相机传感器前景分割算法与多尺度几何分析图像质量评估

3D相机传感器前景分割算法与多尺度几何分析图像质量评估

3D相机传感器前景分割算法

在对3D相机传感器的前景分割算法进行研究时，采用了SR3000 TOF相机来测试算法。该相机拍摄的图像为176x144像素，光圈为47.5x39.6度。在纯采集模式下，相机的采集速率可达20 fps；当算法在2.0 GHz的Intel Xeon PC上运行时，速率仍能达到18 fps。

为评估区域生长方法的性能，手动标记了一组具有不同条件的视频，包括：
1. 一只挥动的手
2. 两只分开挥动的手
3. 一个身体和一只向侧面移动的手

这些视频在不同光照条件下采集，每个视频包含150帧。测试表明，分割算法对静态和移动对象均有良好表现。

该算法依赖于两个参数：相似性阈值θ和强度阈值λ。通过改变θ在[0.5, 2] 210范围内，步长为0.125 210；λ在[0.5, 2] 103范围内，步长为0.1 103，对不同参数组合进行测试。使用三个像素级指标：真阳性（TP）、假阴性（FN）和假阳性（FP），计算以下指标：
| 指标 | 计算公式 | 含义 | 最优值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 完整性（completeness） | TP / (TP + FN) | 参考数据中被提取数据解释的百分比 | 1 |
| 正确性（correctness） | TP / (TP + FP) | 正确提取的前景数据的百分比 | 1 |
| 质量（quality） | TP / (TP + FP + FN) | 综合完整性和正确性的更通用指