深度图像分割新方法研究

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3、冻：：一，１謀，辣瓦濤舉也１洋－－人．．．Ｖ；；Ｍ？．：《’‘货；屯嘴乂曼巧梦ｒ；Ｖ斯／作＼摘要深度图像比较特殊，与普通灰度图像不同。它与光源的方向无关，而且不存在阴影，可以探测到普通光学图像中物体的阴暗面，精准地记录了物体表面的三维深度信息。深度图像数据还可以精确地转换为几何信息，为三维物体建模、目标识别与定位和还原三维场景提供便利。图像分割是图像分析的主要研究方向之一，也是从图像处理到图像理解的重要中间环节。深度图像分割的传统算法主要有：基于边缘的分割算法和基于区域的分割算法。传统算法不一定适用于所有深度图像分割，需根据实际给定深度图像，改进传统算法，或者融

4、入其他学科的知识理论，设计出新的深度图像分割方法。本文致力于寻找一种效果更好的深度图像分割方法。本文通过对传统分割方法的研究，用传统方法中经典的算子同时对灰度图像与深度图像进行分割，发现传统方法对深度图像分割的效果十分不理想。尝试引入数学形态学的理论知识，以此为理论基础，与传统分割方法结合，设计出两种基于形态学的新分割方法。分割之前，增加了深度图像预处理环节，用改进的中值滤波器对待分割图像进行滤波。再通过计算机仿真进行实验验证，对同一深度图像使用不同分割算法进行对比实验。设计简单的算法评估体系，选出最适合实验深度图像的分割算法。实验结果，两种基于形态学的新分割方法对深度图像的

5、分割效果都比传统方法要好。但两种新方法的时间消耗都比传统方法要大，以牺牲时间来换取更好的分割效果。关键词：深度图像；图像分割；边缘检测；区域分割；数学形态学IAbstractRangeimageisratherspecial,whichisdifferentfromordinarygrayscaleimage.Ithasnothingtodowiththedirectionofthesourceoflight,andthereisnoshadow.Rangeimagecandetectthedarksideofobjectwhichinconventionalopticali

6、mage.Itaccuratelyrecordsthethree-dimensionalrangeinformationoftheobjectsurface.Rangeimagedatacanalsobeaccuratelyconvertedtogeometry,whichfacilitatesthree-dimensionalobjectmodeling,objectrecognitionaswellaslocationandreductionofthree-dimensionalscene.Imagesegmentationisnotonlyoneofthemainres

7、earchdirectionsofimageanalysis,butalsoanimportantintermediatelinkfromimageprocessingtoimageunderstanding.Inrangeimagesegmentation,thetraditionalalgorithmmainlyincludesedgebasedsegmentationalgorithmandregionbasedsegmentationalgorithm.Traditionalalgorithms