基于图像特征分析的物体轮廓提取

对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率(g Pb)提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度(RGB-D)图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率(m Pb)和谱后验概率(s Pb),两后验概率加权综合得到g Pb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的g Pb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。