【摘 要】
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图像分割是视觉引导的机器人或机械手识别、定位目标的基础,图像分割的准确度决定了目标识别和抓取的精度。传统的图像分割方法大多是基于灰度、纹理等颜色特征建立的。当分
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图像分割是视觉引导的机器人或机械手识别、定位目标的基础,图像分割的准确度决定了目标识别和抓取的精度。传统的图像分割方法大多是基于灰度、纹理等颜色特征建立的。当分割具有相似颜色特征的相邻或重叠目标图像(比如堆积工件图像或复杂场景图像等)时,基于颜色特征的图像分割方法很难得到准确的分割结果,原因在于RGB图像的本质是三维空间场景到二维图像的映射,在该过程中丢失了深度信息。为此,本文研究并实现了一种融合深度信息的图像分割方法,主要包括深度图像的预处理、融合深度信息的超像素分割和基于多特征融合图论的语义一致超像素合并三个部分,本文主要研究成果如下:首先,提出了结合彩色图像局部边缘特征的深度图像空洞分类修复方法。通过双边滤波算法滤除深度图像中较小的空洞和噪声,根据剩余较大空洞对应的彩色图像区域有无边缘特征将空洞分为无边缘和有边缘两类。对于没有局部边缘特征的空洞通过均值填充的方式修复,对于有局部边缘特征的空洞先根据边缘特征对空洞进行分割,再对分割后的子空洞分别由外而内逐层修复。实验结果表明,该方法的深度图像空洞修复结果在均方根误差、结构相似性和峰值信噪比三方面均优于对比方法。其次,提出了一种融合深度信息超像素分割方法(SLIC-D)。基于融合深度信息的8-D特征度量矩阵建立了像素相似性距离度量,通过该相似性距离度量和SLIC算法的迭代过程对像素进行聚类,从而完成超像素分割。实验结果表明,本文超像素分割方法具有更高的分割边界召回率和更低的错分割率,尤其是在图像中存在颜色相近的相邻目标时本文方法的分割效果更加突出。最后,提出了基于多特征融合图论的语义一致超像素合并方法。建立了包含数据项、平滑项、便签项的能量函数。结合欧氏距离、协方差矩阵距离和深度图像边界距离提出了一种多特征融合的相邻超像素相似性度量方法,并以此为基础建立能量函数的平滑项。在能量函数中引入标签项用于去除冗余的标签。通过能量函数最小化的过程中实现对语义一致的超像素合并。实验结果表明,本文融合深度信息的图像分割方法相比较几种现有的方法具有更高的分割精确度,并且在运行效率和内存效率方面均优于对比方法。
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