基于结构森林的RGB-D图像轮廓提取

摘要：

为了获取更加清晰、更多细节的轮廓特征,充分利用Kinect传感器获取的RGB-D图像信息,将结构化的随机森林作为分类器,提出一种更加精确的轮廓提取器.首先,将RGB-D图像的多种信息利用数学公式表示出来;然后利用BSD500数据集以及NYU深度数据集训练结构化的随机森林算法,核心是将给定节点的结构化标签映射到一组离散标签;最后,利用该随机森林算法对RGB-D图像信息进行分类,得到图像轮廓.针对细节不同的四种场景图像进行对比实验,结果表明,经改进后的算法得到的轮廓效果更加清晰、准确.

关键词：轮廓提取、深度信息、结构森林、RGB-D图像

所属期刊栏目：34

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61165007,61563014

在线出版日期：2017-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：631-635