[发明专利]基于深度图像的利用MeanShift算法进行手部区域分割的方法

摘要

本发明公开的基于深度图像的利用MeanShift算法进行手部区域分割的方法，包括以下步骤：1、读取深度图像；2、对深度图像进行预处理并初步提取包含冗余轮廓的手部区域；3、在初步提取得到的手部区域中选取初始迭代点并计算迭代半径；4、利用MeanShift算法对初始迭代点和迭代半径进行迭代运算，获取最接近手掌区域的圆形区域；5、根据最接近手掌区域的圆形区域将初步提取到的手部区域上的冗余轮廓剔除，更新得到精确的手部区域轮廓。本发明利用MeanShift算法进行手部区域分割的方法可以有效去除手臂等其他冗余轮廓信息，为后续的特征提取、分类学习等步骤的提供更为准确的输入数据源，提高最终手势识别和交互系统的稳定性和准确性。

主权项

基于深度图像的利用MeanShift算法进行手部区域分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10，读取深度图像；步骤S20，对深度图像进行预处理并初步提取包含冗余轮廓的手部区域；步骤S30，在初步提取得到的手部区域中选取初始迭代点并计算迭代半径；步骤S40，利用MeanShift算法对初始迭代点和迭代半径进行迭代运算，获取最接近手掌区域的圆形区域；步骤S50，根据获取到的最接近手掌区域的圆形区域将初步提取到的手部区域上的冗余轮廓剔除，更新得到精确的手部区域轮廓。