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题名具有强鲁棒性的三维对象多视变分分割方法
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作者
刘光帅
李柏林
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机构
西南交通大学机械工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第12期3361-3364,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50675180
51275431)
+1 种基金
四川省科技支撑项目(2010GZ0187)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09BR104)
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文摘
针对校准摄像机采集系列图像的三维分割重构问题,提出了一种新的面向概率描述的变分方法。首先,计算系列图像的极大似然曲面,可重构与分割保持一致的三维曲面;接着,融合联合概率,可重构目标对象及图像背景的平均强度及标准差;最后,采用水平集框架,可实现对曲面能量方程的数值模拟。该方法适用于复杂拓扑结构重构及噪声数据处理。实验结果表明,该方法实用性好,鲁棒性强,对任意三维对象的分割重构效果较形状雕刻方法及体视分割方法理想。
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关键词
多视场景
三维目标
贝叶斯推理
变分分割
水平集
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Keywords
multiple-view scene
3D object
Bayesian inference
variational segmentation
level set
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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