融合深度信息的图像分割算法研究

【摘要】图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，然而由于颜色图像是对三维场景的二维投射，图像在获取的过程中丢失了场景的深度信息，因此单纯依靠颜色信息的图像分割算法往往难以取得理想的分割效果。本文在对传统颜色图像分割算法以及深度图像与立体视觉技术作简要介绍的基础上，提出一种融合深度信息的图像分割算法，该算法主要包括深度图像的预处理、基于SLIC超像素图像分割算法的初次分割、基于梯度的图像分割评价方法、基于深度信息的图像二次分割以及过分割区域合并策略。论文针对Kinect设备生成的深度图包含噪音和空洞这一问题，提出一种基于改进双边滤波法的深度图像空洞修复算法，在传统双边滤波法的基础上通过改进颜色约束项、增加中值滤波项，能够取得更为精细和平滑的修复效果。针对传统的基于颜色信息的图像分割算法存在着错分割这一问题，论文提出一种融合深度信息的图像分割算法，该算法利用深度图，在SLIC超像素图像分割算法分割结果的基础上进行二次分割以增强效果，主要包含两方面的内容：一是利用深度图像良好的边缘性以及像素的集群性对SLIC算法的分割结果进行评价，识别出分割错误的超像素块；二是利用深度图的灰度集群性以及颜色无关性对分割错误的超像素块进行二次分割，以修正分割结果。对于分割中产生的过分割现象，论文提出一种基于颜色和深度信息的超像素块合并算法，该算法利用颜色信息和深度信息计算每个超像素块的特征值，然后用特征值生成超像素块相似度表，依据相似度表将颜色信息和深度信息都相似的超像素块进行合并，可以有效减少过分割，提高图像分割的效果。
【作者】李应彬；
【导师】张华熊；冯杰；
【作者基本信息】浙江理工大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】图像分割；颜色图；深度图；超像素；SLIC；

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