具有强鲁棒性的三维对象多视变分分割方法

摘要：

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.

关键词：多视场景、三维目标、贝叶斯推理、变分分割、水平集

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50675180,51275431;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

在线出版日期：2013-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3361-3364