基于结构森林的RGB-D图像轮廓提取

• 作者: 刘艳丽 张恒 徐刚 温珍强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 轮廓提取 深度信息 结构森林 RGB-D图像
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 631-635
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.068

摘要

为了获取更加清晰、更多细节的轮廓特征,充分利用Kinect传感器获取的RGB-D图像信息,将结构化的随机森林作为分类器,提出一种更加精确的轮廓提取器.首先,将RGB-D图像的多种信息利用数学公式表示出来;然后利用BSD500数据集以及NYU深度数据集训练结构化的随机森林算法,核心是将给定节点的结构化标签映射到一组离散标签;最后,利用该随机森林算法对RGB-D图像信息进行分类,得到图像轮廓.针对细节不同的四种场景图像进行对比实验,结果表明,经改进后的算法得到的轮廓效果更加清晰、准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张恒	华东交通大学信息工程学院	19	154	8.0	11.0
2	刘艳丽	华东交通大学信息工程学院	10	89	6.0	9.0
3	徐刚	华东交通大学信息工程学院	1	9	1.0	1.0
4	温珍强	华东交通大学信息工程学院	1	9	1.0	1.0