利用一致性检验的多图像中前景物体的自动分割

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.

关键词：三维重建、图像分割、颜色模型、Visual Hull、图割

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"九七三"重点基础研究发展计划项目2015CB3518806;国家自 然科学基金61232014,61421062;国家科技支撑项2015BAK01B06

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1028-1036