模式识别与人工智能
2025年4月4日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (5): 393-399    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201605002
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
融合颜色和深度信息的图像物体分割算法*
郑庆庆1,吴谨1,魏龙生2,刘劲1,3
1.武汉科技大学 信息科学与工程学院 武汉 430081
2.中国地质大学 自动化学院 武汉 430074
3.北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院 北京 100191
Image Object Segmentation Algorithm Combining Color and Depth Information
ZHENG Qingqing1, WU Jin1, WEI Longsheng2, LIU Jin1,3
1.School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081
2.School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan 430074
3.School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University, Beijing 100191

全文: PDF (4457 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 当图像中存在阴影、低对比度边缘和模糊区域时,传统算法仅利用外观信息难以准确提取物体轮廓,而深度不连续性为辨识物体边界提供有用信息。文中提出基于颜色和深度信息的图像物体分割算法,首先利用mean-shift算法对图像进行适度的过分割,然后融合颜色和深度信息充分描述过分割区域的特性,根据深度信息自动选取目标和背景的种子区域,最后基于最大相似度进行区域合并,得到图像物体分割结果。在Middlebury和NYU-V2数据库上的实验表明,相比当前通用算法,文中算法简单有效,能提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
Abstract:The object contour is difficult to be extracted by the existing methods only using appearance information in the image with shadow, low-contrast edges and ambiguous areas. The depth discontinuities provide useful information for object boundaries identification. An image object segmentation algorithm is proposed by combining color and depth information. Firstly, the image is over-segmented into small homogeneous regions by mean-shift algorithm, and then color and depth information are combined to describe the characteristics of regions adequately. Next, seed regions of target and background are automatically selected according to depth information. Finally, an object contour is extracted by maximal similarity based region merging (MSRM). Experiment results on Middlebury and NYU-V2 databases show that the proposed algorithm is simple and effective compared with state-of-the-art algorithms. Besides, it improves the segmentation accuracy and enhances the visual effect of the segmentation image.
收稿日期: 2015-11-03     
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61501336,61502358)资助
作者简介: 郑庆庆(通讯作者),女,1978年生,博士,副教授,主要研究方向为图像处理、模式识别.Email:zhengqingqing@wust.edu.cn.吴谨,女,1967年生,博士,教授,主要研究方向为图像处理、模式识别、多源成像传感器信息融合、多媒体通信、自动检测技术与装置.Email:wujin@wust.edu.cn.魏龙生,男,1981年生,博士,讲师,主要研究方向为机器学习、目标检测、图像分割、遥感影像解译.Email:weilongsheng@163.com.刘劲,男,1981年生,博士,副教授,主要研究方向为图像处理、脉冲星导航.Email:liujin@wust.edu.cn.
引用本文:   
郑庆庆,吴谨,魏龙生,刘劲. 融合颜色和深度信息的图像物体分割算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(5): 393-399. ZHENG Qingqing, WU Jin, WEI Longsheng, LIU Jin. Image Object Segmentation Algorithm Combining Color and Depth Information. , 2016, 29(5): 393-399.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201605002      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I5/393
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn