【摘 要】
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针对 RGB-D 图像具有丰富的三维几何特征,复杂度高这一具有挑战性的难题,提出一种针对室内场景RGB-D 图像的分割算法.首先,经过 RGB-D 图像过分割生成超像素,并基于超像素之
【机 构】
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山东大学软件学院,山东财经大学计算机科学与技术学院,山东大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772312,61772016);山东省重点研发计划项目(2017GGX10110,2017GGX10109);山东省自然科学基金(ZR2017MF033);山东大学基本科研业务经费资助(2018JC030)
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针对 RGB-D 图像具有丰富的三维几何特征,复杂度高这一具有挑战性的难题,提出一种针对室内场景RGB-D 图像的分割算法.首先,经过 RGB-D 图像过分割生成超像素,并基于超像素之间的距离度量测量超像素之间的相似性;然后,采用 DBSCAN 算法将具有相似的颜色信息和几何信息的超像素聚类到一个分类中.在该聚类过程中,通过限制扩散区域来降低计算复杂度.在室内场景 RGB-D 图像库上大量实验结果表明,文中算法分割精确度和速率均超过了其他算法,证明了其高效性和准确性.
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