一种深度形状先验提取方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种深度形状先验提取方法
本专利技术涉及图像处理、立体视觉
，尤其涉及一种深度形状先验提取方法。
技术介绍
人类视觉感知系统可以自动感知场景信息，定位重要目标和区域。实际上，人类在对场景进行感知时，除了获取颜色、形状等外貌信息外，还可以感知场景的深度信息，即景深。随着成像设备的发展，场景深度数据的获取方式变得更加快捷、便利。这为针对RGBD数据的相关研究工作奠定了数据基础。作为彩色数据的补充，深度数据可以提供许多有效信息，如位置关系、目标形状等，进而提升任务性能。目前针对RGBD数据已开展了广泛的研究，例如：RGBD目标识别、RGBD场景分割、RGBD显著性检测等。作为计算机视觉领域的一项重要预处理技术，视觉显著性检测已广泛应用于检测、编码、增强、压缩等领域。Cong等人提出了一种深度置信测度的深度特性描述方法。Ju等人提出了一种各向异性中心-周围差异测度描述场景深度信息。Feng等人利用局部背景环绕特征对深度图像进行描述。专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足：现有技术中的方法并未建立显著性目标与其深度分布的对应关系；现有...
【技术保护点】
一种深度形状先验提取方法，其特征在于，所述深度形状先验提取方法包括以下步骤：1)将具有较大RGB显著性值的K个超像素区域选为根种子点，建立起深度特性和显著性之间关系；2)基于深度平滑性和一致性约束，确定每个根种子点的子节点集合，以此来描述深度形状属性；3)考虑前后两次循环传播中的相关超像素节点的深度一致性、和当前循环超像素与根种子点之间的深度一致性，将最终的DSP值定义为两种情况深度一致性的最大值；4)多个根种子点生成的DSP图融合后得到最终的DSP结果。
【技术特征摘要】
1.一种深度形状先验提取方法，其特征在于，所述深度形状先验提取方法包括以下步骤：1)将具有较大RGB显著性值的K个超像素区域选为根种子点，建立起深度特性和显著性之间关系；2)基于深度平滑性和一致性约束，确定每个根种子点的子节点集合，以此来描述深度形状属性；3)考虑前后两次循环传播中的相关超像素节点的深度一致性、和当前循环超像素与根种子点之间的深度一致性，将最终的DSP值定义为两种情况深度一致性的最大值；4)多个根种子点生成的DSP图融合后得到最终的DSP结果。2.根据权利要求1所述的一种深度形状先验提取方法，其特征在于，在步骤1)之前，所述深度形状先验提取方法还包括：通过超像素分割算法对彩色图像进行分割，得到N个超像素区域，通过RGB显著性检测算法得到每个超像素区域的RGB显著性结果。3.根据权利要求1所述的一种深度形状先验提取方法，其特征在于，所述深度平滑性具体为：邻域超像素区域和第l-1次循环产生的子节点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷建军，丛润民，侯春萍，李欣欣，韩梦芯，罗晓维，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12
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