多特征组合的深度图像分割算法

• 作者: 张军 欧建平 沈先耿 谭志国
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 深度场景理解 深度图像分割 Otsu闽值 梯度特征 深度特征
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1429-1434
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.08.013

摘要

深度图像直接反映景物表面的三维几何信息,且不受光照、阴影等因素的影响,对深度图像处理、识别、理解是目前计算机视觉领域研究的热点和重点之一.针对深度图像信息单一且噪声较大的特点,提出一种基于组合特征的阈值分割算法,实现对深度图像数据的有效分割.算法首先通过梯度特征对图像进行Otsu阈值分割;在此基础上,分别在不同分割区域内利用深度特征进行Otsu多阈值分割,得到候选目标;然后,在空域上利用像素的位置特征对候选目标进行分割、合并与去噪,最终得到图像分割的结果.实验结果表明,该方法能有效克服深度图像中噪声的影响,得到的分割区域边界准确,分割质量较高,为以后的室内对象识别和场景理解工作奠定了较好的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧建平	国防科技大学电子科学学院	32	240	7.0	14.0
2	谭志国	国防科技大学电子科学学院	15	145	7.0	12.0
4	张军	国防科技大学电子科学学院	100	950	16.0	26.0
5	沈先耿	武警警官学院信息通信系	11	16	2.0	3.0