基于时空测地线传播的RGB-D视频分割

针对前景和背景深度交叠或相机运动时基于深度统计的传统视频分割算法中存在的问题,提出一种基于时空测地线的方法,并证明该方法适合基于深度的视频分割.首先使用基于运动检测的方式进行初始化;然后使用基于特征点选择方式定义种子结点,特征点匹配方式构建时域链接,空间上8邻域像素连接形成空域链接,在连续两帧之间构建时空测地线传播图;最后在时空测地线传播图上使用泛化测地线距离变换将前一帧的分割结果传播到当前帧,并自适应地在传播和检测间切换消除累计误差.实验结果表明,该方法能够在复杂场景和相机运动情形下输出稳定的分割结果.

基于彩色图像分割的置信传播快速立体匹配算法

本文采用了一种基于彩色图像分割和置信传播相结合的快速立体匹配算法。对于已经校准好的两幅图像,首先采用均值漂移算法对彩色图像进行图像分割,然后采用区域匹配算法进行快速初始立体匹配,再采用左右一致性校验法滤除误匹配点,得到初始视差图以及各个区域的视差平面模板。最后采用置信传播算法对获得的视差平面模板进行全局优化,得到各个区域最优视差平面模板,从而得到最终视差图。实验结果表明,采用区域匹配与全局优化算法相结合,不仅提高了立体匹配速度,同时也保证了匹配质量。

基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法

针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤:超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。