基于图像特征分析的物体轮廓提取

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1、2016年8月第42卷第8期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsAugustst2016V01．42No．8http：?7bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2015．0491基于图像特征分析的物体轮廓提取王田8，邹子龙，乔美娜(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100083)摘要：对物体的轮廓进行分析提取，是计算机视觉方向的基础问题之一，对其进行研究对于复杂场景的分

2、析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究，基于图像特征进行图像分割，提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率(gPb)提取算法的基础上，加入深度图像信息，对室内场景的彩色、深度(RGB—D)图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合，计算得到多尺度轮廓后验概率(mPb)和谱后验概率(sPb)，两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法，对基于方向特征变化的gPb图像融合处理，最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB—D数据库基础上进行实验。实验结果表明，本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。关键词：RGB

3、．D；尺度次信息融合；全局轮廓后验边界概率(gPb)；分水岭算法；超度量轮廓中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1001—5965(2016)08—1762-07图像特征分析是图像处理的重要研究方向之一。采用合适的图像特征检测方法，使其能在图像特定区域提取出合理的相应的图像特征，并且对光照强度、视角或尺度具有较强的鲁棒性，是图像特征分析的难点。本文从图像特征分析人手，研究单帧图像中物体的轮廓检测算法。基于图像特征分析的轮廓检测方法包括图像局部检测子方法，对某一像素周围区域量化以检测边界信息。例如Roberts算子⋯、Sobel算子旧1和Pr

4、ewitt算子∞1等是通过对图像的模拟色彩通道使用局部微分滤波器作卷积。Marr和Hildreth算子¨’是用高斯模板的拉普拉斯变换(LaplacianofGaussian，LoG)做边缘分割。考虑图像在不同尺度、不同方向滤波器下响应值的图像特征描述子也是研究点之一，如文献[5_6]中使用正交的对偶对称滤波器，设计基于方向的图像能量描述子。有的研究者在检测轮廓时，考虑色彩和纹理信息。文献[7-8]提出利用梯度算子对亮度、色彩和纹理通道进行检测，并把它们作为逻辑回归分类器的输入以预测边界强度。Dollar等一。提出了一种提升式边界学习算法，概率提升树(pr

5、obabi—listicboostingtree)¨0

6、，从多种图像特征中学习合适的边界分类器。有的研究者将图像分割成小的目标块⋯。，而后融合图像块内的亮度、色彩和纹理等特征，使用聚类算法对局部特征进行量化。而后将聚类中心作为图像的基元，采用核密度估计等方式来评价最优基元以作为图像的轮廓。传统的二维图像(或视频图像帧)由于其自身的局限性，在轮廓提取上遇到瓶颈，而彩色一深度(RGB．D)图像能获取图像(或视频图像帧)的深度信息，在物体轮廓提取方面具有巨大的潜力¨“。随着深度传感器价格的下降和计算机视收稿日期：2015-07·22；录用日期：2015-09—

7、18；网络出版时间：2015—11-1910：08网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20151119．1008．004．html基金项目：国家自然科学基金(U1435220，61503017)；中央高校基本科研业务费专项资金(YwF一14一RSC-102)}通讯作者：Tel．：010—82339358E—mail：wangtian@buaa．edu．cn引用格式：王田，邹子龙，乔美幽I基于图像特征分析的物体轮廓提取fJJ．北京航空航天大学学报，2016，42f8)：1762—1768．WANGTrZOUZ

8、L，QIAOMN，ObjectcontoHrextractionbasedonimagefeatureanalysiseJ]．JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2016，42(8，：1762—1768(inChinese，．第8期王田，等：基于图像特征分析的物体轮廓提取1763觉技术的发展，RGB—D深度摄像机取得了商业上的成功，并在研究领域得到了广泛的研究，其被应用到场景理解、三维重建、姿态识别、目标识别和动作识别等研究课题中。价格相对低廉的深度信息采集传感器(如Kinect)

9、的使用，使得可以用深度信息处理物体轮廓提取的问题。1轮廓特征提取在轮廓特征提取部