本文選題：多視角圖像 + 目標(biāo)分割��； 參考：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：目前,單一圖像在人工交互的條件下已能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分割,但如果圖像數(shù)量大,則需要大量勞動(dòng)量.而自動(dòng)分割難以在多圖像間構(gòu)建統(tǒng)一的目標(biāo)模型.為此,提出一種多視角圖像的少量交互分割算法,即僅對(duì)其中一幅進(jìn)行交互,對(duì)其他圖像進(jìn)行前景目標(biāo)一致的自動(dòng)分割.首先通過(guò)構(gòu)建特征點(diǎn)軌跡圖模型,建立其他圖像特征點(diǎn)與交互圖像特征點(diǎn)之間的連接;然后利用最短路徑算法進(jìn)行特征點(diǎn)的前景/背景分類,獲得多圖像間的局部對(duì)應(yīng);最后將已分類特征點(diǎn)作為形狀先驗(yàn),使用測(cè)地星凸分割算法實(shí)現(xiàn)多視角圖像的一致分割.命中率和誤報(bào)率的比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中的算法具有較好的一致分割能力,而且這種局部對(duì)應(yīng)的方式還可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的分割.
[Abstract]:At present, a single image can be segmented accurately under the condition of manual interaction, but if the number of images is large, it needs a lot of labor. But automatic segmentation is difficult to build a unified target model between multiple images. For this reason, a small amount of interactive segmentation algorithm for multi-view images is proposed, in which only one image is interacted and the other images are segmented automatically with the same foreground target. Firstly, by constructing the feature point locus model, the connection between other image feature points and interactive image feature points is established, then the foreground / background classification of feature points is carried out by using the shortest path algorithm, and the local correspondence between multiple images is obtained. Finally, using the classified feature points as a shape priori, the geodesic convex segmentation algorithm is used to achieve the consistent segmentation of multi-view images. The experimental results of hit rate and false alarm rate show that the algorithm in this paper has a good uniform segmentation ability, and this local correspondence method can also achieve multi-target segmentation.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)江西省圖像處理與模式識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61661036,61462065,61263046) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)項(xiàng)目(GJJ150738) 江西省圖像處理與模式識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(TX201604004)
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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3 劉o

本文編號(hào)：1878175