查询结果:   左向梅,赵振,苟婷婷.基于交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割[J].计算机应用与软件,2017,34(3):174 - 180.
中文标题
基于交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
520
英文标题
RGB-D IMAGE SEMANTIC SEGMENTATION METHOD BASED ON INTERACTIVE CONDITIONAL RANDOM FIELDS
作 者
左向梅 赵振 苟婷婷 Zuo Xiangmei Zhao Zhen Gou Tingting
作者单位
中国飞行试验研究院 陕西 西安 710089     
英文单位
Chinese Flight Test Establishment, Xi’an 710089, Shaanxi, China     
关键词
条件随机场 语义分割 交互式 RGB-D图像
Keywords
Conditional random fields Semantic segmentation Interactive RGB-D image
基金项目
作者资料
左向梅,工程师,主研领域:模式识别与图像处理。赵振,工程师。苟婷婷,硕士生。 。
文章摘要
RGB-D图像语义分割是场景识别与分析的基础步骤,基于条件随机场(CRF)的图像分割方法不能有效应用于复杂多变的现实场景,因此提出一种交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割方法。首先利用中值滤波和形态重构方法对Kinect相机拍摄的RGB-D图像进行预处理,降低图像噪声及数据缺失;其次,利用基于条件随机场的分割方法对经过预处理的图像进行自动分割,得到粗略的分割结果;最后,用户通过交互平台,将代表正确场景信息的标签反应到条件随机场模型中并进行模型更新,改善分割结果。通过多组实验验证了该算法不仅满足用户对于复杂场景分割与识别的需求,而且用户交互简单、方便、直观。相较于传统的基于条件随机场分割方法,该方法得到较高的分割精度和较好的识别效果。
Abstract
RGB-D image semantic segmentation is the primary step of scene recognition and analysis, and the image segmentation method based on conditional random fields (CRF) cannot be applied in complex and volatile scenes, therefore an RGB-D image semantic segmentation method with interactive conditional random fields is proposed. Firstly, preprocess the depth and color images generated from Kinect with median filter and morphology reconstruction method, reducing the image noise and missing data. Secondly, automatically segment the preprocessed images with conditional random fields to obtain the rough segmentation. Finally, user takes the correct labels into the conditional random fields’ model to update the model through an interactive platform, which can improve the segmentation results. Compared with the traditional segmentation method based on conditional random fields, the proposed method can achieve better performance in scene understanding and analysis.
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