融合深度和颜色信息的图像分割算法
本文讨论立体图对的图像分割问题，提出了一种基于深度和颜色信息的图像分割算法。该算法首先利用基于聚类的mean-shift分割算法对目标图像进行适度的过分割，同时借助双目立体视觉算法获取立体图对的稠密深度图，并依据深度不连续性从过分割结果中选取用于继续进行“精致”分割的种子点集，接着对未分配种子标签的区域用图割算法分配标签，并对深度上连续但具有不同标签的区域进行融合。相比于传统图像分割算法，该算法可有效地克服过分割和欠分割问题，获取具有一定语义的图像分割结果。相关的对比实验结果验证了本文算法的有效性。
图像分割 分割算法 深度信息 颜色信息
皮志明 汪增福
中国科学技术大学自动化系,安徽合肥 230027
国内会议
合肥
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2011-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）