汪家琦 王博 王書平 董冠廷

【摘 要】本文采用Intel RealSense D435深度攝像頭捕獲深度圖像，擬解決深度圖與灰度圖的轉(zhuǎn)換問題，基于OpenCV3的環(huán)境進行分析處理。值得指出的是市面上有許多深度攝像頭可供選擇，我們在此選擇了其中一種進行分析，謹(jǐn)提供一種可行的分析思路供大家參考。

【關(guān)鍵詞】RealSense D435；灰度化區(qū)分；景物體

一、實驗裝置

1.1裝置放置

實驗在室內(nèi)進行，如圖所示，可以看到，本次實驗的主要目的是采集一張效果較好的深度圖像，以供后續(xù)分析。利用支架更好的固定深度攝像頭的位置，保證圖像的穩(wěn)定性；設(shè)置與鏡頭方向一致的標(biāo)尺可以更為準(zhǔn)確的知道物體距離攝像頭的大概位置（也可以利用RealSense D435自帶的SDK的紅外測距功能完成此內(nèi)容，但是由于紅外測距的設(shè)備與攝像頭之間存在一定的距離，所以在測量前方物體時會有一部分的偏差）從而根據(jù)自己的需要設(shè)定區(qū)分前后景物體的距離閾值，根據(jù)自己的需要設(shè)定何為前景何為后景，方便后續(xù)分析。（圖1）

1.2圖像采集

基于RealSense D435 SDK自帶的相機例程，可以調(diào)用深度攝像頭來采集深度圖像。對于深度圖像的保存，我們采用了OpenCV自帶的圖像操作函數(shù)。得到了一些效果比較好的圖像。

二、分析方法

2.1關(guān)鍵問題

現(xiàn)在需要解決的問題就是建立獲得的深度圖像的RGB通道的像素值與其距離遠近的關(guān)系。我們考慮在采集深度圖像的時候，將物體的變化盡可能的平滑，這樣可以使得圖像的像素值連續(xù)變化，而不會出現(xiàn)大的跳變現(xiàn)象。從而更好地進行分析。

2.2實驗結(jié)論

基于上述分析，我們可以將整個RGB各個通道像素值的變化分為4個部分，做成如下表格。

2.3灰度轉(zhuǎn)換區(qū)分前后景物體的思路

通過上述部分，我們已經(jīng)得到了RGB通道像素值隨著深度值變化的大體規(guī)律，可以接著進行圖像灰度化的工作。

三、實驗結(jié)果與分析

我們利用OpenCV來完成上述思路的實現(xiàn)。

3.1實驗結(jié)果

可以看到這種方法可以很好的區(qū)分前后景物體，同時，還具有了較高的對比度，很易于圖像的分析與操作。

3.2結(jié)果分析

通過上述的方法我們完成了對于深度圖像轉(zhuǎn)灰度圖像的任務(wù)，并且保留了物體的距離信息，能夠很好的區(qū)分前后景物體，然而，對于物體的輪廓而言，并沒有那么清楚的輪廓部分。但這并不是我們重點關(guān)注的部分，我們所需實現(xiàn)的內(nèi)容僅僅只是由灰度圖像反映出物體深度值的信息，對于這一個要求而言，處理的結(jié)果是令人滿意的。

【參考文獻】

[1]百度百科，RGB的定義

https：//baike.baidu.com/item/RGB/342517？fr=aladdin

[2]灰度圖的定義，CSDN深55度圖

https：//blog.csdn.net/donkey_1993/article/details/80781773