【摘 要】
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现有的目标提取方法在应用于复杂的室内场景图像时,容易出现小尺寸物体与平面区域中物体被忽视,以及因遮挡造成大物体提取错误等问题。为此,提出一种针对室内RGB-D场景的无监
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471201,61501260);江苏省高校自然科学研究重点项目(13KJA510004);江苏省自然科学基金青年基金(BK20130867);江苏省“六大人才高峰”项目(2014-DZXX-008)
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现有的目标提取方法在应用于复杂的室内场景图像时,容易出现小尺寸物体与平面区域中物体被忽视,以及因遮挡造成大物体提取错误等问题。为此,提出一种针对室内RGB-D场景的无监督布局估计与目标区域提取算法。利用3D点云进行平面分割与分类以完成布局估计,采用2种图像分割方法对RGB-D图像做过分割处理,并利用4种相似度衡量方式进行层次分组。在此基础上,根据布局估计的结果,对不同类别的区域采取不同的边界框匹配策略。实验结果表明,该方法无需预训练即可改善目标区域提取效果,在产生较少目标候选区的情况下提高边界框召回率,加
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