基于圖和深度分層的前景物體提取研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，其成果如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能監(jiān)控以及特征識(shí)別等被越來越多的用于實(shí)際生活中，為人們的生活帶來了極大的樂趣與便捷。對(duì)于許多計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用而言，場景中提取出的前景物體是應(yīng)用進(jìn)行處理的基礎(chǔ)。因此，對(duì)圖像中前景物體的分割提取越來越受到數(shù)字圖像處理研究者們的重視。
　　盡管目前研究者們?cè)谇熬拔矬w分割方面提出了大量巧妙的算法，但是仍然存在不少問題，如提取的前景物體輪廓不準(zhǔn)確，無法給出獨(dú)立個(gè)體的分割結(jié)果等。隨著K

2、inect深度相機(jī)等廉價(jià)深度信息獲取設(shè)備的出現(xiàn)，結(jié)合色彩和深度信息為提取前景物體提供了一條新的途徑。針對(duì)以上存在的問題，本文提出了一種基于圖和深度分層的室內(nèi)場景前景物體提取算法。
　　論文首先對(duì)圖像中前景物體提取的研究背景、意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及提取前景物體所面臨的難點(diǎn)進(jìn)行了綜述，并介紹了論文的結(jié)構(gòu)安排。然后對(duì)本文中提出的前景物體提取算法中涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。最后對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，并進(jìn)一步用本文中算法得到的提取結(jié)果

3、與其他先進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比評(píng)估算法的性能。
　　本文通過將色彩信息與深度信息進(jìn)行融合以改進(jìn)基于圖的圖像分割算法，對(duì)給予的場景進(jìn)行過分割用于后續(xù)的合并步驟。然后提出了一種深度圖修復(fù)算法用以修復(fù)給定深度圖中的空洞，基于室內(nèi)場景中的前景物體在深度上起伏較小的假設(shè)，利用擴(kuò)展的多閾值大津法將對(duì)應(yīng)的深度圖進(jìn)行分層處理，斷開各前景物體之間以及前景和背景之間在深度上的連續(xù)性。并提出了一種利用種子點(diǎn)自動(dòng)選取合適深度分層的方案以減少交互操作。接著為了解決

4、當(dāng)場景中前景和背景的色彩和深度均相似時(shí)無法在兩者之間生成有效邊界的難點(diǎn)問題，同時(shí)也為了優(yōu)化提取結(jié)果，本文利用深度信息生成法向圖以提供一種新的約束條件。最后，利用深度分層、法向圖、用戶設(shè)置的種子點(diǎn)以及區(qū)域面積設(shè)計(jì)約束規(guī)則對(duì)過分割的場景圖像進(jìn)行區(qū)域合并，從而在色彩圖和深度圖中提取出具有清晰輪廓的前景物體。論文作者對(duì)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析并給出分析結(jié)果，同時(shí)進(jìn)一步將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與多種已發(fā)表的不同算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)證明，本文算法更加