首页 期刊 光学学报 利用谱聚类实现深度图像遮挡边界检测 【正文】

利用谱聚类实现深度图像遮挡边界检测

作者:张世辉; 杨萌; 董利健 燕山大学信息科学与工程学院; 河北秦皇岛066004; 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室; 河北秦皇岛066004
机器视觉   遮挡边界   谱聚类   深度图像   有效标准差特征  

摘要:针对视觉目标中存在的遮挡现象,提出一种基于谱聚类实现深度图像遮挡边界检测的方法。首先定义一种新的遮挡相关特征——有效标准差特征,基于相关特征利用均卡方集距抽取部分像素点,构建相似矩阵;然后基于相似矩阵利用Nystrom逼近方法近似估算全部像素点的拉普拉斯矩阵与逼近特征向量,对得到的逼近特征向量进行聚类分析,把深度图像中的全部像素点划分为遮挡边界点和非遮挡边界点两大类;最后可视化遮挡边界点得到深度图像中的遮挡边界。实验结果表明,本文方法无需标记样本,且在深度图像中目标物体的遮挡边界检测方面具有较好的有效性和普适性。

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