摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于超圖模型的RGBD圖像顯著性檢測(cè)方法，該方法包括：對(duì)待檢測(cè)彩色圖像和深度圖像進(jìn)行超像素分割，對(duì)深度圖像的每一個(gè)超像素區(qū)域進(jìn)行鄰域深度對(duì)比圖的計(jì)算，依據(jù)鄰域深度對(duì)比值構(gòu)建深度背景超邊；提取位于圖像邊界的超像素區(qū)域構(gòu)建邊界背景超邊；計(jì)算兩個(gè)超邊的權(quán)重，并根據(jù)超圖學(xué)習(xí)算法進(jìn)行超邊展開(kāi)，構(gòu)建誘導(dǎo)圖；基于誘導(dǎo)圖的空間鄰接關(guān)系和邊權(quán)重，利用邊界連通性先驗(yàn)計(jì)算邊界背景顯著圖；采用基于元胞自動(dòng)機(jī)的顯著度更新算法和結(jié)合深度先驗(yàn)的融合算法得到最終的顯著性檢測(cè)圖。本發(fā)明彌補(bǔ)了傳統(tǒng)2D邊界背景先驗(yàn)中的不足，利用深度信息和超圖模型進(jìn)行改進(jìn)，與以往結(jié)合彩色和深度信息的圖像顯著性檢測(cè)方法相比取得了更好的效果。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請(qǐng)人浙江大學(xué);
- 發(fā)明人任健強(qiáng);龔小謹(jǐn);
- 地址310027 浙江省杭州市西湖區(qū)浙大路38號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201610191893.1
- 申請(qǐng)時(shí)間2016年03月30日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN105894502A
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2016年08月24日
- 分類號(hào)G06T7/00(2006.01)I;
教育裝備采購(gòu)網(wǎng)企業(yè)微信客服
京公網(wǎng)安備11010802043465號(hào)
