RGB-D顯著目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、圖像顯著目標(biāo)檢測(cè)起源于對(duì)人類視覺(jué)顯著性的研究，由于它能夠自動(dòng)地提取圖像中的顯著目標(biāo)，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(shí)捕獲場(chǎng)景的彩色信息和深度信息，利用RGB-D數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)逐漸成為圖像顯著性研究的熱點(diǎn)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(yàn)都尚未被挖掘和驗(yàn)證。此外，如何更好地融合深度與彩色信息，如何將針對(duì)RGB數(shù)據(jù)的方法引入到RGB-D數(shù)據(jù)的檢測(cè)中

2、，都是亟需探索的問(wèn)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(jué)顯著性的關(guān)系，創(chuàng)新性地提出了兩個(gè)全局先驗(yàn)，分別是歸一化深度先驗(yàn)和表面法向先驗(yàn)。這兩個(gè)先驗(yàn)分別考慮了目標(biāo)距離和觀察視角對(duì)視覺(jué)顯著性的影響。之后，本文將顯著圖全局優(yōu)化問(wèn)題視作采樣恢復(fù)問(wèn)題，采用基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)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(yàn)引入RGB-D顯著性檢測(cè)工作中，并利用深度信息和超圖模型對(duì)邊界背景先驗(yàn)