【技术实现步骤摘要】
用于对图像中的对象进行分割的方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉和图像处理的领域，特别是用于诸如对象跟踪、对象检测或3D重建之类的应用。
技术介绍
[0002]图像分割是将数字图像分为多组像素的过程。这种技术给出了对图像中的对象的非常细致的理解，然后该图像能够被更容易地分析。在本专利技术中，只存在两组像素，即，感兴趣对象和背景。所得到的二元分割(binary segmentation)被称为掩码。
[0003]当从不同视角拍摄对象时，为了用其创建3D模型(3D扫描)，对所有捕获的图像的一种后处理在于对图像中的每一个进行分割。
[0004]图1A到图1D示出了对对象(雕像)的3D扫描的回放的屏幕截图，以及叠加在图像上的所得到的半透明掩码。已经借助于Qiang等人的“Fast Online Object Tracking and Segmentation:A Unifying Approach”(CVPR，2019年)中公开的方法计算了掩码。该文章公开了一种使用深度学习的分割方法。用户需要在2D图像中在要被...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于对由相机(CAM)获取的至少一个图像(IM)中的对象(OBJ)进行分割的计算机实现的方法，包括以下步骤：a)基于所述图像(IM)来计算边缘概率图像(EPI)，所述边缘概率图像(EPI)包括：针对所述图像(IM)的每个像素，所述像素是边缘的概率；b)基于所述图像(IM)来计算分割概率图像(SPI)，所述分割概率图像(SPI)包括：针对所述图像(IM)的每个像素，所述像素属于所述对象(OBJ)的概率；c)基于所述边缘概率图像(EPI)并且基于所述分割概率图像(SPI)来计算所述对象(OBJ)的二元掩码(MAS)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤c)包括以下子步骤：c1)构建包括多个节点(n
i,j
)的图(GRA)，所述多个节点(n
i,j
)通过n链接彼此连接，每个节点表示由所述相机(CAM)获取的图像(IM)的像素(p
i,j
)，所述图(GRA)还包括表示所述对象(OBJ)的源(SRC)和表示所述图像(IM)的背景的汇(SNK)，每个节点通过t链接连接到所述源和所述汇；c2)定义以下各项：
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链接成本，对于每个n链接，所述链接成本等于对应的邻近像素之间不存在边缘的概率；
‑
源成本和汇成本，对于每个t链接，所述源成本等于对应的像素属于所述对象的概率，所述汇成本等于所述对应的像素不属于所述对象的概率；c3)计算最小割，所述最小割将所述源(SRC)和所述汇(SNK)分开，并且使所述割所切断的对应的n链接或t链接的链接成本、源成本和汇成本的总和最小化。3.根据权利要求2所述的方法，包括在步骤c)之后进行以下操作：d)以部分透明度来显示被叠加在所述图像(IM)上的所述二元掩码(MAS)的步骤；e)通过以下操作校正所述二元掩码(MAS)的步骤：
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指示用户在所述二元掩码的应该被移除的部分上绘制第一预定义颜色的笔画(STR1)，和/或在所述对象的应该被添加到所述二元掩码的部分上绘制第二预定义颜色的笔画(STR2)，
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通过以下操作修改每个节点的汇成本和源成本：
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如果所述对应的像素是利用所述第一预定义颜色被绘制的，则将空源成本指派给所述节点，并且如果所述对应的像素是利用所述第二预定义颜色被绘制的，则将无穷大源成本指派给所述节点；
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如果所述对应的像素是利用所述第一预定义颜色被绘制的，则将无穷大汇成本指派给所述节点，并且如果所述对应的像素是利用所述第二预定义颜色被绘制的，则将空源成本指派给所述节点，利用修改后的源成本和汇成本来迭代计算二元掩码(MAS)的步骤c)。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下预备步骤：校准所述相机，并且提供包围所述对象(OBJ)并且具有八个顶点和六个面的3D边界框(3DBB)，计算分割概率图像的步骤b)包括以下子步骤：
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将所述八个顶点投影在相机平面上；
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生成包含所投影的八个顶点的最小矩形(REC)；
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通过在所述最小矩形(REC)上使用分割算法来计算所述分割概率图像(SPI)。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述分割算法为深度学习算法。6.根据权利要求4或5中任一项所述的方法，还包括细化所述3D边界框(3DBB)的步骤f)，所述步骤f)包括以下子步骤：
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将所述3D边界框(3DBB)的六个面(F1、F2、F3、F4、F5、F6)中的每一个投影在所述相机平面(PLN)中；
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确定所述二元掩码(MAS)是否完全适合在所投影的面(F1、F2、F3、F4、F5、F6)中的一个面内，所述一个面被称为第一面；
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如果所述二元掩码(MAS...
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