[發(fā)明專利]一種基于SVM的2D圖像的深度圖提取方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410216358.8
• 申請日: 2014-05-22
• 公開（公告）號: CN103955942A
• 公開（公告）日: 2014-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 關(guān)宇東;于博良;丁焱;提純利;仲小挺;杜克;寧宇;朱雨桐;徐志劍
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T17/00;G06K9/66
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 楊立超

1.一種基于SVM的2D圖像的深度圖提取方法，其特征在于所述方法包括以下步驟：

步驟一、采用一種基于Mean?Shift算法的彩色圖像分割方法來識別圖像上著色均勻的區(qū)域，根據(jù)各像素間的相似程度將其劃分到不同的集合；

步驟二、對步驟一得到的像素集合所對應(yīng)的圖像中不同的區(qū)域進(jìn)行特征值選取；

步驟三、利用SVM對圖像進(jìn)行分類；

步驟四、定性深度圖的獲取；

步驟五、定性深度圖的優(yōu)化；

步驟六、利用虛擬試點(diǎn)繪制技術(shù)，構(gòu)建出3D圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于SVM的2D圖像的深度圖提取方法，其特征在于步驟二所述的特征值選取過程為：將RGB模型轉(zhuǎn)換為HSI模型，并將RGB模型和HSI模型結(jié)合，以R、G、B三個分量為主，I、H兩個分量為輔，先利用各自的大小關(guān)系排序進(jìn)行初步劃分，再利用各分量之間的差值的大小進(jìn)一步精確劃分。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于SVM的2D圖像的深度圖提取方法，其特征在于步驟三所述的分類過程為：

步驟三(一)、設(shè)計(jì)基于SVM的分類器：

選用高斯核函數(shù)：

K(x,y)=e-ρ||x-y||22---(1)]]>

其中，ρ是可調(diào)系數(shù)，x和y是輸入矢量；

SVM的輸入矢量x為：

xi,j=[xi,jR,xi,jG,xi,jB,xi,jH,xi,jI]---(2)]]>

i和j分別表示像素的橫縱坐標(biāo)，

SVM的輸出數(shù)據(jù)c為：

c_i,j＝[m]m為不同類別的標(biāo)記，m＝0,1,2,3,4,????(3)

步驟三(二)、用在樣本圖像中所選取的已知類別的采樣區(qū)域?qū)VM進(jìn)行訓(xùn)練，確定分類器的各項(xiàng)參數(shù)、閾值和判決準(zhǔn)則；然后，用訓(xùn)練所得的分類器對原始圖像進(jìn)行分類，將每一塊區(qū)域劃分到對應(yīng)的類別。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于SVM的2D圖像的深度圖提取方法，其特征在于步驟四所述的獲取過程為：根據(jù)事先設(shè)定的灰度級為每一類別分配相應(yīng)的灰度值，得到定性深度圖。