利用一致性检验的多图像中前景物体的自动分割

• 作者: 张建国 汪国平 潘成伟 陈毅松
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三维重建 图像分割 颜色模型 Visual Hull 图割
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1028-1036
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6634字
• 语种: 中文

摘要

图像中前景物体的分割具有十分广泛的应用,传统的方法需要借助一定的人工交互来获得前景物体的初始区域,但对于多图像数据集,这种人工交互的方式是十分烦琐的.为此提出一种基于一致性检验的多图像自动前景物体分割的方法.首先借助一定的三维场景的先验知识在多幅图像之间进行视图转换;然后对图像中的每个像素进行一致性分析,得到初始的前、背景标记结果;最后基于这个初始的标记结果构建相应的能量方程,并进行迭代优化,最终得到前景物体的精确轮廓.实验结果表明,该方法能够准确地检测出图像中前景物体的位置以及提取其轮廓,并能够利用分割的结果进行准确的三维重建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建国	北京大学信息科学技术学院	38	187	8.0	12.0
3	汪国平	北京大学信息科学技术学院	53	944	16.0	30.0
7	陈毅松	北京大学信息科学技术学院	12	242	4.0	12.0
11	潘成伟	北京大学信息科学技术学院	1	6	1.0	1.0