对象分割方法和对象分割装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种对象分割方法和对象分割装置，所述对象分割方法包括：获取包含多个对象的深度图像；获取包含所述多个对象的二维图像；利用所述深度图像中每个像素的深度值、以及所述二维图像中每个像素的像素值，进行像素级聚类，以获得多个子区域；对所述多个子区域进行区域级聚类，以获得聚类结果作为对象分割结果；以及输出所述对象分割结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理的领域，更具体地，本专利技术涉及一种对象分割方法和对象分割装置。
技术介绍
在图像处理领域中，精确的对象检测仍然是热门和具有挑战的课题。例如，在对象互相遮挡的拥挤场景中，如何从图像中准确地分割出对象成为难题。为此，存在一种基于立体(3D)视觉的技术，其依靠稠密的和无错误的深度图来对对象进行分割。然而，在实践中，通常获得的深度图中是有部分区域的深度无效的。对于这种深度图，由于无效深度破坏了对象的空间连续性，单纯基于立体视觉的技术会导致过分割的产生，即，将一个对象错误地分割为多个对象，从而严重降低了对象分割的精确度。
技术实现思路
有鉴于上述情况，本专利技术提供了一种对象分割方法和对象分割装置，其能够对图像中的对象进行准确地分割，大大降低了过分割和分割不足的存在，提高了图像处理的准确性。根据本专利技术一实施例，提供了一种对象分割方法，包括：获取包含多个对象的深度图像；获取包含所述多个对象的二维图像；利用所述深度图像中每个像素的深度值、以及所述二维图像中每个像素的像素值，进行像素级聚类，以获得多个子区域；对所述多个子区域进行区域级聚类，以获得聚类结果作为对象分割结果；以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对象分割方法，包括：获取包含多个对象的深度图像；获取包含所述多个对象的二维图像；利用所述深度图像中每个像素的深度值、以及所述二维图像中每个像素的像素值，进行像素级聚类，以获得多个子区域；对所述多个子区域进行区域级聚类，以获得聚类结果作为对象分割结果；以及输出所述对象分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种对象分割方法，包括：获取包含多个对象的深度图像；获取包含所述多个对象的二维图像；利用所述深度图像中每个像素的深度值、以及所述二维图像中每个像素的像素值，进行像素级聚类，以获得多个子区域；对所述多个子区域进行区域级聚类，以获得聚类结果作为对象分割结果；以及输出所述对象分割结果。2.如权利要求1所述的对象分割方法，进行像素级聚类的步骤包括：在所述深度图像中相邻并具有有效深度值的每两个像素之间，通过第一标准判断是否将所述两个像素聚类在一起；在所述深度图像中相邻的具有有效深度值的第一像素与具有无效深度值的第二像素之间，通过所述第一标准和与所述第一标准不同的第二标准的结合来判断是否将所述第一像素与所述第二像素聚类在一起。3.如权利要求2所述的对象分割方法，通过第一标准判断是否将所述两个像素聚类在一起的步骤包括：计算所述两个像素投影到鸟瞰图上的投影点之间的欧氏距离；判断所述欧氏距离是否小于第一预定阈值；以及当判断所述欧氏距离小于所述第一预定阈值时，将所述两个像素聚类在一起。4.如权利要求3所述的对象分割方法，其中，所述第一预定阈值为基于生物特征信息的阈值。5.如权利要求2所述的对象分割方法，通过所述第一标准和与所述第一标准不同的第二标准的结合来判断是否将所述第一像素与所述第二像素聚类在一起的步骤包括：计算所述二维图像中与所述第一像素对应的像素和与所述第二像素对应的像素之间在颜色空间中的曼哈顿距离；判断所述曼哈顿距离是否小于第二预定阈值；当判断所述曼哈顿距离小于第二预定阈值时，将所述第一像素的深度值
\t传播至所述第二像素的深度值；计算所述第一像素与经深度值传播之后的第二像素投影到鸟瞰图上的投影点之间的欧氏距离；判断所述欧氏距离是否小于第一预定阈值；以及当判断所述欧氏距离小于所述第一预定阈值时，将所述第一像素和所述第二像素聚类在一起。6.如权利要求1所述的对象分割方法，对所述多个子区域进行子区域级聚类的步骤包括：在所述多个子区域中每两个彼此接壤的相邻子区域之间，通过第一标准判断是否将所述相邻子区域聚类在一起；在彼此不接壤的子区域中的彼此最接近的第一近邻子区域和第二近邻子区域之间，通过所述第一标准和与所述第一标准不同的第二标准的结合来判断是否将所述近邻子区域聚类在一起。7.如权利要求6所述的对象分割方法，通过第一标准判断是否将所述相邻子区域聚类在一起的步骤包括：计算两个所述相邻子区域各自的预定参照点投影到鸟瞰图上的投影点之间的欧氏距离；判断所述欧氏距离是否小于第三预定阈值；以及当判断所述欧氏距离小于所述第三预定阈值时，将所述相邻子区域聚类在一起。8.如权利要求7所述的对象分割方法，其中，所述第三预定阈值是基于生物特征信息的阈值。9.如权利要求6所述的对象分割方法，通过所述第一标准和与所述第一标准不同的第二标准的结合来判断是否将所述近邻子区域聚类在一起的步骤包括：计算在所述二维图像中所述第一近邻子区域中的每个像素与所述第二近邻子区域中的每个像素之间在颜色空间的曼哈顿距离，以获得所述第一近邻子区域与所述第二近邻子区域之间的平均曼哈顿距离；判断所述平均曼哈顿距离是否小于第四预定阈值；当判断所述平均曼哈顿距离小于第四预定阈值时，计算所述第一近邻子区域的第一预定参照点与所述第二近邻子区域的第二预定参照点投影到鸟瞰
\t图上的投影点之间的欧氏距离；判断所述欧氏距离是否小于第三预定阈值；以及当判断所述欧氏距离小于所述第三预定阈值时，将所述第一近邻子区域与所述第二近邻子区域聚类在一起。10.如权利要求1所述的对象分割方法，还包括：在进行像素级聚类之前，基于所述深度图像和所述二维图像中的至少一个，进行图像前景提取；并且进行像素级聚类的步骤包括：利用所提取的前景图像中每个像素的深度值、以及所述二维图像中每个像素的像素值，进行像素级聚类，以获得多个子区域。11.一种对象分割装置，包括：第一获取单元，获取包含多个对象的深度图像；第二获取单元，获取包含所述多个对象的二维图...

【专利技术属性】
技术研发人员：诸加丹，王鑫，范圣印，王千，庞勃，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：日本;JP