版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著深度探測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展,用彩色加上深度信息來(lái)描述三維場(chǎng)景變得更為全面和常見(jiàn)。傳統(tǒng)的圖像分割算法,建立在單獨(dú)的彩色圖上,存在這無(wú)法分辨顏色相近的物體等一系列問(wèn)題。本文提出了一種針對(duì)彩色深度圖像分為兩個(gè)階段的分割算法,即:第一階段,通過(guò)三維幾何增強(qiáng)的超像素對(duì)圖像進(jìn)行過(guò)分割;第二階段,加入標(biāo)簽項(xiàng),利用圖論的方法來(lái)對(duì)過(guò)分割結(jié)果進(jìn)行融合。
在過(guò)分割階段,首先利用深度圖重建三維幾何信息,然后通過(guò)一個(gè)八維的距離度量來(lái)推動(dòng)一種類似K均值類
2、聚算法的迭代過(guò)程,從而得到超像素結(jié)果。而在融合階段,每一個(gè)超像素被當(dāng)作一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)對(duì)待,通過(guò)建立基于圖論的模型來(lái)重新標(biāo)記每一個(gè)超像素,從而得到語(yǔ)義連貫的分割塊。在基于圖論的模型中,RGB-D數(shù)據(jù)的接近程度,紋理的相似性和邊界的連續(xù)性都被加入到光滑項(xiàng)的考慮范疇,以此來(lái)度量相鄰超像素間的相似程度。為了得到更為簡(jiǎn)潔的標(biāo)記,我們?cè)O(shè)計(jì)了標(biāo)簽項(xiàng)來(lái)為相似的標(biāo)簽分配大的能量值,從而在最小化能量函數(shù)的過(guò)程中可以去除這些冗余的標(biāo)簽。
無(wú)論是本文提出
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于超像素和圖論的圖像分割方法研究.pdf
- 基于RGB-D圖像的室內(nèi)場(chǎng)景語(yǔ)義分割方法.pdf
- 基于RGB-D的室內(nèi)三維SLAM研究.pdf
- 基于RGB-D相機(jī)的三維人體重建方法研究.pdf
- 基于RGB-D圖像和度量學(xué)習(xí)的三維物體表面紋理識(shí)別.pdf
- 基于RGb-D圖像序列的實(shí)時(shí)相機(jī)定位與三維場(chǎng)景建圖方法.pdf
- 基于RGB-D圖像的深度圖增強(qiáng)問(wèn)題研究.pdf
- 基于RGB-D圖像的手勢(shì)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于RGB-D數(shù)據(jù)的三維人臉建模及標(biāo)準(zhǔn)化.pdf
- 基于RGB-D數(shù)據(jù)的物體三維建模及鞋墊定制應(yīng)用.pdf
- 基于RGB-D圖像的手勢(shì)檢測(cè)研究.pdf
- 基于幾何約束和熵率的超像素分割.pdf
- RGB-D圖像的顯著區(qū)域檢測(cè).pdf
- 基于RGB-D信息的深度圖像增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于RGb-D圖像信息的物體識(shí)別研究.pdf
- 室內(nèi)場(chǎng)景RGB-D圖像目標(biāo)提取及幾何關(guān)系推測(cè).pdf
- 基于RGB-D圖像的顯示適配技術(shù)研究.pdf
- 改進(jìn)的超像素和Graphcuts的圖像分割方法研究.pdf
- 基于RGB-D圖像的幾何特征提取及形狀恢復(fù)算法研究.pdf
- 基于超像素和圖割理論的自動(dòng)圖像分割方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論