摘要：本發(fā)明公開了一種基于超圖模型的RGBD圖像顯著性檢測方法，該方法包括：對待檢測彩色圖像和深度圖像進行超像素分割，對深度圖像的每一個超像素區(qū)域進行鄰域深度對比圖的計算，依據(jù)鄰域深度對比值構建深度背景超邊；提取位于圖像邊界的超像素區(qū)域構建邊界背景超邊；計算兩個超邊的權重，并根據(jù)超圖學習算法進行超邊展開，構建誘導圖；基于誘導圖的空間鄰接關系和邊權重，利用邊界連通性先驗計算邊界背景顯著圖；采用基于元胞自動機的顯著度更新算法和結合深度先驗的融合算法得到最終的顯著性檢測圖。本發(fā)明彌補了傳統(tǒng)2D邊界背景先驗中的不足，利用深度信息和超圖模型進行改進，與以往結合彩色和深度信息的圖像顯著性檢測方法相比取得了更好的效果。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人浙江大學;
- 發(fā)明人任健強;龔小謹;
- 地址310027 浙江省杭州市西湖區(qū)浙大路38號
- 申請?zhí)?/b>CN201610191893.1
- 申請時間2016年03月30日
- 申請公布號CN105894502A
- 申請公布時間2016年08月24日
- 分類號G06T7/00(2006.01)I;
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