我一直在研究与基于 kinect 的应用程序一起使用的标记检测算法，而我能够找到的大部分工作显然都集中在“正常”图像中的特征检测上。
然而，kinect 硬件提供（基本上，一旦你调整了）每像素 11 位的深度值。
该深度图像还具有来自对象边缘周围投射的阴影的各种视觉伪影（例如，请参见此视频http://www.youtube.com/watch?v=-q8rRk8Iqww&feature=related中的强烈黑色边框）。
虽然一些传统的机器视觉技术（例如边缘检测）可以很好地解决这个问题，但其他的却不行，而且网上似乎很少有信息讨论这个问题。
举个简单的例子，一旦你找到标记块，使用深度值就可以轻松检测标记块的方向。
那么，有没有人看到任何讨论/论文/等内容涉及处理深度图像以进行特征检测？
谁能推荐一个检测“深度”标记的好算法（有效地折纸块而不是打印的黑白标记）？
到目前为止，我所做的是使用 opencv 处理图像的临时实验，但这还不够稳定或足够快。
如果您在没有经过某种试用的情况下链接到商业机器视觉产品，请在您的回答中提及您认为它合适的原因。