查询结果:   朱正伟,张静,饶鹏,陈忻.一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法[J].计算机应用与软件,2019,36(6):209 - 213,247.
中文标题
一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
228
英文标题
AN AUTOMATIC SEGMENTATION ALGORITHM FOR MULTI-VIEW FOREGROUND OBJECT IN 3D RECONSTRUCTION
作 者
朱正伟 张静 饶鹏 陈忻 Zhu Zhengwei Zhang Jing Rao Peng Chen Xin
作者单位
常州大学 江苏 常州 213164 中国科学院上海技术物理研究所 上海 200083    
英文单位
Changzhou University, Changzhou 213164, Jiangsu, China Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200083, China    
关键词
三维重建 自动分割 图割算法 多视图
Keywords
3D reconstruction Automatic segmentation Graph cut algorithm Multi-view
基金项目
国家自然科学基金项目(61772090)
作者资料
朱正伟,教授,主研领域:三维重建,虚拟现实及其应用。张静,硕士生。饶鹏,研究员。陈忻,硕士。 。
文章摘要
基于序列图像的三维物体重建之前,从图像中分割前景目标可节约大量时间。但传统的分割算法需要通过用户输入来确定前、后景,而基于图像的三维重建需要大量的图像,造成极大的人工浪费。为此提出一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法。对每个图像进行颜色一致性和几何一致性分析,确定前景和后景大致区域,得到初始输入,并以此构建能量方程。使用 Graph Cut算法求解方程得到粗略分割结果;使用Matting细化分割边界,得到高质量的分割结果;使用分割后图片重建出物体三维模型。实验结果表明,该算法可自动分割出多视图图像的前景目标,且具有极高的准确率和良好的边缘。将该算法用于三维重建的前期图像处理,可大大提高三维重建的速度。
Abstract
Before the reconstruction of 3D objects based on sequence images, it is possible to save time by segmenting the foreground targets. However, traditional segmentation algorithms need to determine the front and back views through user input, while image-based 3D reconstruction requires a large number of images, resulting in a great waste of manual work. This paper proposed an automatic segmentation algorithm for multi-view foreground object in 3D reconstruction. We performed color consistency and geometric consistency analysis for each image so as to determine the foreground and background regions and obtain the initial input, and the energy equation was constructed. The rough segmentation result was obtained by solving the equation with graph cut algorithm. We adopted Matting to refine the segmentation boundary to obtain high-quality segmentation results. The segmentation image was used to reconstruct the 3D model of the object. The results show that the algorithm can automatically segment the foreground target of multi-view image with high accuracy and good edge. The algorithm can be used for the early image processing of 3D reconstruction, which can greatly improve the speed of 3D reconstruction.
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