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题名多特征组合的深度图像分割算法
被引量：2
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作者
谭志国
欧建平
张军
沈先耿
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机构
国防科技大学电子科学学院
武警警官学院信息通信系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期1429-1434,共6页
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基金
国家自然科学基金(61471370
61471371)
博士后科学基金(2012M512168)
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文摘
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。
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关键词
深度场景理解
深度图像分割
Otsu阈值
梯度特征
深度特征
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Keywords
depth scene understanding
depth image segmentation
Otsu threshold
gradient featureldepth feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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