基于深度的双尺度前背景分离模型

• 作者: 沈一帆 潘俊林 陈文斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数字抠图 背景分离 双尺度模型
• 年，卷（期）: 2010,（18）
• 页码范围: 166-168
• 分类号: TP391
• 字数: 3041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.18.057

摘要

针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义.实验结果证明,该模型在视觉上能大幅度改进典型前背景分离模型的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文斌	复旦大学计算机学院	24	87	4.0	8.0
2	沈一帆	复旦大学计算机学院	21	134	4.0	11.0
3	潘俊林	复旦大学计算机学院	1	3	1.0	1.0