【英文题名】
Object Cosegmentation Based on High-Level Image Semantics
【作者】
左文辉 ;
【导师】
刘济林 ;
【学位授予单位】
浙江大学 ;
【学科专业名称】
通信与信息系统
【学位年度】
2018
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
浙江大学
【网络出版投稿时间】
2018-04-02
【关键词】
高层图像语义 ;
场景结构推理 ;
场景几何和语义标注 ;
物体共分割 ;
宽基线立体视觉 ;
【英文关键词】
High-level Image Semantics ;
Scene Structure Reasoning ;
Interactive Geometric and Semantic Annotation ;
Object Cosegmentation ;
Wide-baseline Stereo ;
【中文摘要】
人类视觉系统不仅能够对图像中的颜色,纹理,光照和边缘等低层而抽象的图像特征进行感知,而且同样可以快速而准确地对其中物体的类别,尺寸,几何结构以及物体之间的空间布局关系等更为高层而具体的图像语义实现推理。相比之下,基于计算机视觉技术的场景结构推理通常借助于经典的几何理论和图像处理技术,然而当遇到光照和物体遮挡等外部环境突变,相机发生较大运动变化,图像区域纹理较弱或存在众多重复性纹理结构等情况时,该类通常无法取得理想的结果。本课题针对如何利用低层图像特征来更为准确地挖掘出图像中包含的高层语义展开研究,并将应用到不同的室内外环境中,重点研究探索高层图像语义如何改善传统基于几何约束的场景结构推理的准确性和可靠性。本文内容和贡献如下:本文提出了一种能够适用于图像中同时包含多个前景物体且背景变化剧烈情况的无监督共分割算法。该方法能够通过对像素和区域的外观分布分别进行递归式建模来实现前景和背景的有效区分,并充分利用了图像内部以及不同图像区域之间的关联性来增加图像前景和背景模型的一致性。本文算法克服了以往方法存在的诸如需要图像间具有明显背景差异的限制。通过实验证明,和现有的经典方法相比当物体的姿态和相机视角发生变化或者物体发...
【英文摘要】
The human's visual system can not only do perception on the low-level abstract features such as color,texture,illumination and edge,but also extract the high-level image semantics including the class,size,geometric structure and spatial layout of the objects in 2D images.By contrast,scene structure estimation by computer vision usually uses classic geometry theory and technique of image processing and it can't obtain good performance in conditions such as illumination change,occlusion,large motion of the ca...
【更新日期】
2018-04-11
【相同导师文献】
导师：刘济林 导师单位：浙江大学 学位授予单位：浙江大学基于高层图像语义的物体共分割 [D]. 浙江大学,2018基于稀疏学习的激光雷达目标跟踪 [D]. 浙江大学,2016非参数化RGB-D场景理解 [D]. 浙江大学,2016大规模道路场景致密语义地图构建 [D]. 浙江大学,2016基于稀疏表示的RGB-D物体检测 [D]. 浙江大学,2015基于三维激光雷达的实时目标检测 [D]. 浙江大学,2014彩色图像引导的深度图像增强 [D]. 浙江大学,2014指路标志检测比较性研究 [D]. 浙江大学,2013基于四线激光雷达的道路检测与跟踪 [D]. 浙江大学,2013基于光流法的单目视觉里程计研究 [D]. 浙江大学,2013
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。
| 
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
