基于RGBD圖像的圖像分割算法研究

1、1基于RGBD圖像的圖像分割算法研究答辯人：導(dǎo) 師：專 業(yè)：時 間：碩士學(xué)位論文答辯碩士學(xué)位論文答辯目 錄背景介紹背景介紹研究內(nèi)容概述RGBD圖像上的邊緣檢測算子RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法總結(jié)與展望2背景介紹圖像分割應(yīng)用廣泛計算機輔助醫(yī)療智能交通軍事領(lǐng)域3背景介紹圖像分割是場景分析理解的基礎(chǔ)物體的語義識別物體之間的物理關(guān)系4國內(nèi)外研究現(xiàn)狀5目 錄背景介紹研究內(nèi)容概述研究內(nèi)容概述RGBD圖像上的邊緣檢測算子RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法總結(jié)與展望6研究內(nèi)容概述本文對RGBD圖像上的分割算法進(jìn)行研究，通過深度信息的引入，獲取場景中物體的三維幾何信息，幫助進(jìn)行分割，以提高分割的效果7RGB信息深

2、度(depth)信息研究內(nèi)容概述RGBD圖像的邊緣檢測算子彩色圖像：多梯度融合的邊緣檢測算子深度圖像：深度邊緣檢測算子、法向量邊緣檢測算子RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法標(biāo)記圖像的提取梯度修正和分水嶺分割小區(qū)域去除8實驗數(shù)據(jù)集采用紐約大學(xué)的NYU2數(shù)據(jù)集包含26類共464個不同的室內(nèi)場景1449幅詳細(xì)標(biāo)定的RGBD圖像9 RGB圖像 深度圖像 標(biāo)定結(jié)果Silberman N, Hoiem D, Kohli P, et al. Indoor segmentation and support inference from RGBD imagesC/Computer VisionECCV 2012.

3、Berlin Heidelberg: Springer, 2012: 847-870.目 錄背景介紹研究內(nèi)容概述RGBD圖像上的邊緣檢測算子圖像上的邊緣檢測算子RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法總結(jié)與展望10彩色圖像邊緣檢測算法多梯度融合多方向的圓形邊緣檢測算子111 Martin D R, Fowlkes C C, Malik J. Learning to detect natural image boundaries using local brightness, color, and texture cuesJ. Pattern Analysis and Machine Intelligen

4、ce, IEEE Transactions on, 2004, 26(5): 530-549.算法描述12 算法描述多方向的圓形邊緣檢測算子8方向計算像素變化程度13算法描述獲取紋理圖像濾波器組6對奇偶濾波高斯差分濾波13維響應(yīng)向量kmeans聚類分配標(biāo)簽邊緣檢測14算法描述多梯度融合15 RGB圖像灰度檢測結(jié)果多梯度融合結(jié)果深度圖像邊緣檢測算子深度邊緣檢測算子場景中的物體深度存在差異16深度圖像邊緣檢測算子深度邊緣檢測算子多方向的圓形邊緣檢測算子深度漸變：高斯權(quán)重17深度圖像邊緣檢測算子法向量邊緣檢測算子場景中物體的表面 方向不同18深度圖像邊緣檢測算子法向量邊緣檢測算子多方向的圓形邊緣檢測

5、算子 法向量：平面擬合協(xié)方差分析法19 邊緣檢測算子效果對比20RGB圖像深度邊緣檢測算子法向量邊緣檢測算子彩色邊緣檢測算子邊緣檢測算子效果對比21RGB圖像深度邊緣檢測算子法向量邊緣檢測算子彩色邊緣檢測算子目 錄背景介紹研究內(nèi)容概述RGBD圖像上的邊緣檢測算子RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法圖像上的標(biāo)記分水嶺算法總結(jié)與展望22算法概述23算法描述標(biāo)記圖像提取過分割現(xiàn)象有偽極小值引起 24 算法描述標(biāo)記圖像提取標(biāo)記圖像融合25算法描述梯度修正和分水嶺分割極小值標(biāo)定：去除偽極小值分水嶺分割保留了圖中不同種類的邊緣信息26RGB圖像修正前修正后算法描述小區(qū)域去除像素數(shù)少的區(qū)域顏色均值歐氏距離計算相似

6、度27去除前去除后RGB圖像文獻(xiàn)1分割結(jié)果本文算法分割結(jié)果文獻(xiàn)2分割結(jié)果分割效果對比281 高麗, 楊樹元, 夏杰, 等. 基于標(biāo)記的 Watershed 圖像分割新算法J. 電子學(xué)報, 2007, 34(11): 2018-2023.2 Silberman N, Hoiem D, Kohli P, et al. Indoor segmentation and support inference from RGBD imagesC/Computer VisionECCV 2012. Berlin Heidelberg: Springer, 2012: 847-870.RGB圖像文獻(xiàn)1分割結(jié)果本

7、文算法分割結(jié)果文獻(xiàn)2分割結(jié)果分割效果對比291 高麗, 楊樹元, 夏杰, 等. 基于標(biāo)記的 Watershed 圖像分割新算法J. 電子學(xué)報, 2007, 34(11): 2018-2023.2 Silberman N, Hoiem D, Kohli P, et al. Indoor segmentation and support inference from RGBD imagesC/Computer VisionECCV 2012. Berlin Heidelberg: Springer, 2012: 847-870.目 錄背景介紹研究內(nèi)容概述RGBD圖像上的邊緣檢測算子RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法總結(jié)與展望總結(jié)與展望30總 結(jié)對圖像分割算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹，并對幾種現(xiàn)有的RGBD數(shù)據(jù)集進(jìn)行介紹針對深度圖像提供的空間幾何信息，設(shè)計了兩種邊緣檢測算子捕捉空間中的邊緣信息。提出了一種RGBD圖像上的標(biāo)記分水嶺算法31展 望深度圖像上