[發明專利]一種結合區域合并與深度連通性的似物性估計方法

有效

• 申請號: 201711112598.3
• 申請日: 2017-11-13
• 公開（公告）號: CN109785328B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 黃蕾;任桐煒;王元天
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187;G06T7/90;G06T7/50
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司 32112
• 代理人: 奚銘

一種結合區域合并和深度連通性的似物性估計方法，在RGB?D圖像上先結合顏色通道信息和深度連通性生成以權重值為表示的邊緣輪廓圖，接著在邊緣輪廓圖的基礎上獲得層次式分割塊，然后將不同層次的分割塊組合成假想物體，再采用區域生長方法將假想物體擴展成候選物體，最后依據顏色和深度特征對候選物體進行評分和排序，并以得分高的候選物體的邊界框作為似物性估計結果。本發明綜合利用了RGB?D圖像的顏色通道與深度通道，能夠面對RGB?D中似物性估計的任務，取得比現有方法更加準確和魯棒的似物性估計效果。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，涉及到針對RGB-D圖像的似物性估計方法，具體為一種結合區域合并與深度連通性的似物性估計方法。

背景技術

似物性估計的目標是用少量的預估框來預測不限種類的物體的位置。這項技術作為計算機視覺領域的基礎技術，可以廣泛應用于物體識別，圖像標注，視覺跟蹤等領域，是一個重要且新穎的研究方向。

RGB-D圖像包含了顏色和深度兩個通道。顏色通道與普通RGB圖像相同，每個像素由R、G、B三個值來表示該像素的顏色信息；深度通道在每個像素上用一個值來表示物體與傳感器之間的距離。

現有的似物性估計方法可以分為兩個類別：窗口評分與區域合并。窗口評分方法根據不同的似物性特征對采樣框進行評分。區域合并將圖片分解成不同的分割塊，然后合并相似的分割塊產生最后的結果。

由于物體外觀在顏色通道上的多樣性與復雜性，現有的針對RGB圖像的似物性估計方法在準確性上仍有改進的空間。與之對比的是，物體外表通常在深度通道上是相連的，且物體邊緣與背景通常在深度通道上是不連通的。然而，受到采集設備和預測算法的影響，深度通道存在噪聲問題。現有的針對RGB-D圖像的似物性方法大多采用窗口評分，對深度通道的利用受深度信息質量的影響較大。本發明所涉及的方法為區域合并，并且綜合考慮了物體外觀特征與深度連通性特征，提高了方法的魯棒性與準確性。

發明內容

本發明要解決的問題是：針對RGB圖像的似物性估計方法忽視了深度通道，準確性不足。雖然利用深度通道的針對RGB-D圖像的似物性方法目前已經出現，但容易收到深度信息質量的影響而不能充分利用深度信息，且相關研究仍然處于不成熟的階段。

本發明的技術方案為：一種結合區域合并與深度連通性的似物性估計方法，在RGB-?D圖像上先結合顏色通道信息和深度連通性生成以權重值為表示的邊緣輪廓圖，接著在邊緣輪廓圖的基礎上獲得層次式分割塊，然后將不同層次的分割塊組合成假想物體，再采用區域生長方法將假想物體擴展成候選物體，最后依據顏色和深度特征對候選物體進行評分和排序，并以得分高的候選物體的邊界框作為似物性估計結果。

本發明具體包括以下步驟：

1)結合顏色通道信息和深度連通性生成以權重值為表示的邊緣輪廓圖:

1.1)利用超度量輪廓圖方法獲得顏色通道的分割∈，以及相鄰分割塊∈_i與∈_j之間的邊緣權重值

1.2)計算相鄰分割塊∈_i與∈_j之間的深度連通性

1.3)根據1.1)得到的顏色通道的邊緣權重值與1.2)得到的深度連通性得到結合顏色通道信息和深度連通性的邊緣權重值μ_i,j：

其中，e_i,j是相鄰分割塊∈_i與∈_j的邊緣，E是所有邊緣的集合；

1.4)計算所有邊緣的權重值μ，并合并邊緣權重值過小的分割塊：

μ←{μ_i,j|μ_i,j≥τ},

其中，τ是一個閾值，取τ＝0.001。