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摘要:
讨论立体图对的图像分割问题,提出一种基于深度和颜色信息的图像物体分割算法.该算法首先利用基于聚类的Mean-shift分割算法对目标图像进行适度的过分割,同时借助双目立体视觉算法获取立体图对的稠密深度图,并依据深度不连续性从过分割结果中选取用于继续进行“精致”分割的种子点集,接着对未分配种子标签的区域用图割算法分配标签,并对彼此之间没有深度不连续边界但具有不同标签的相邻区域进行融合.相比于传统图像分割算法,该算法可有效克服过分割和欠分割问题,获取具有一定语义的图像分割结果.相关的对比实验结果验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 融合深度和颜色信息的图像物体分割算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 图像分割 深度不连续 面向物体分割 图割算法
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 151-158
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 7313字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪增福 中国科学技术大学自动化系 105 929 17.0 24.0
2 皮志明 中国科学技术大学自动化系 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
深度不连续
面向物体分割
图割算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
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8
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30919
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