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文檔簡介
1、圖像顯著目標檢測起源于對人類視覺顯著性的研究,由于它能夠自動地提取圖像中的顯著目標,因此在許多圖像應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。隨著三維感知技術(shù)的發(fā)展,目前的傳感器可以同時捕獲場景的彩色信息和深度信息,利用RGB-D數(shù)據(jù)進行目標檢測逐漸成為圖像顯著性研究的熱點方向。與基于RGB數(shù)據(jù)的方法相比,RGB-D的顯著性方法中很多有效特征和先驗都尚未被挖掘和驗證。此外,如何更好地融合深度與彩色信息,如何將針對RGB數(shù)據(jù)的方法引入到RGB-D數(shù)據(jù)的檢測中
2、,都是亟需探索的問題。
本文首先從RGB-D數(shù)據(jù)的基本特征出發(fā),探索三維特征與視覺顯著性的關(guān)系,創(chuàng)新性地提出了兩個全局先驗,分別是歸一化深度先驗和表面法向先驗。這兩個先驗分別考慮了目標距離和觀察視角對視覺顯著性的影響。之后,本文將顯著圖全局優(yōu)化問題視作采樣恢復(fù)問題,采用基于馬爾科夫隨機場的恢復(fù)算法得到最終的顯著圖。
本文隨后將傳統(tǒng)的二維邊界背景先驗引入RGB-D顯著性檢測工作中,并利用深度信息和超圖模型對邊界背景先驗
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