[发明专利]一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法

权利要求书

1.一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：深度相机采用绿幕图像，用滤波后得到nDSM数据点来生成DSM深度影像；

步骤S2：对DSM深度影像进行处理；

步骤S3：使用Canny算子进行边界检测提取图形初始边界；

步骤S4：检测出初始边界的角点；

步骤S5：根据角点进行边界的最小二乘拟合，得到规则的图形边界；

步骤S6：使用最小二乘拟合图形边界，将图像抠出。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，所述步骤S1中，将原始的Li-DAR点云和滤波后得到nDSM数据点，将nDSM数据点云数据内插成规则格网，然后按照灰度值与高程值比例的原则，得到每个像素的灰度值，根据灰度值情况生成DSM深度影像。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，所述插成规则格网具体采用最邻近点插值法进行插值，将距格网点最近点的高程值作为格网点的高程值，从而生成规则格网DSM；然后搜索所有格网点，得到高程的最大值Zmax和最小值Zmin；利用下方公式，计算出每个格网点在256灰度图上的；

式中，Pixel(i)表示该点的灰度值，Z_i表示格网中该点的高程值。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，所述DSM深度影像的处理流程包括：

滤波平滑处理，采用中值滤波处理方法，用于在剔除噪声点的同时减弱图像边界的模糊程度；

形态学图像处理，依次对图像进行腐蚀、膨胀，用于将图像中不均匀的灰度值剔除；

图像二值化，对图像进行阈值分割并二值化处理，并剔除二值化图像中的小面积区域来剔除；

剔除小面积粒子，根据最小采集图像的面积作为判断标准，设定面积阈值，将小于阈值的区域剔除掉。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，所述步骤S4中，初始边界角点的检测采用Harris角点检测，若图像是规则形状的图像，则检测出四个拐点处的角点，则完成角点的构建；若图像是不规则图像，则设置多个角点。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，所述步骤S6中，角点将初始边界分段并标号，记录线段的总段数以及每条线段上的点号；若相邻两直线段的夹角接近90°，则将两线段按垂直处理；若相邻两直线段的夹角接近180°，则将这两条线段进行合并，并标记线段上的点号；采用最小二乘法对各线段分别进行直线拟合。

7.根据权利要求6所述的一种基于深度相机和Lidar的绿幕抠像方法，其特征在于，所述线段的拟合方程如下：

y_i＝a_ix_i+b_i；

式中，i为不同的线段，a_i、b_i为方程系数。