基于Graph Cuts多特征选择的双目图像分割方法

摘要：

双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要.由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果.目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额外通道来使用,仅对颜色特征与深度特征做简单整合,未能充分利用图像的深度特征.文中基于多分类Graph Cuts框架,提出了一种交互式双目图像分割方法.该方法将颜色、深度和纹理等特征融合到一个图模型中,以更充分地利用不同特征信息.同时,在Graph Cuts框架中引入了特征空间邻域系统,增强了图像前景区域与背景区域内部像素点之间的关系,提高了分割目标的完整性.实验结果表明,所提方法有效提升了双目图像分割结果的精确度.

关键词：双目立体视觉;双目图像;Graphcuts;图像分割

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省技术创新引导计划

在线出版日期：2021-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：150-156