室内场景的布局估计与目标区域提取算法

摘要：

现有的目标提取方法在应用于复杂的室内场景图像时,容易出现小尺寸物体与平面区域中物体被忽视,以及因遮挡造成大物体提取错误等问题.为此,提出一种针对室内RGB-D场景的无监督布局估计与目标区域提取算法.利用3D点云进行平面分割与分类以完成布局估计,采用2种图像分割方法对RGB-D图像做过分割处理,并利用4种相似度衡量方式进行层次分组.在此基础上,根据布局估计的结果,对不同类别的区域采取不同的边界框匹配策略.实验结果表明,该方法无需预训练即可改善目标区域提取效果,在产生较少目标候选区的情况下提高边界框召回率,加快计算速度.

关键词：深度信息、特征融合、室内场景、布局估计、图像分割、目标提取

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61471201,61501260;江苏省高校自然科学研究重点项目13KJA510004;江苏省自然科学基金青年基金BK20130867;江苏省“六大人才高峰”项目2014-DZXX-008

在线出版日期：2018-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：257-262,267