自然场景兴趣区的分量组合-压缩快速分割法

被引：1

作者：

周平 ^{[1
]}

钟取发 ^{[2
]}

汪亚明 ^{[2
]}

赵匀 ^{[1
]}

机构：

[1] 浙江大学生物系统工程与食品科学学院

[2] 浙江理工大学视觉检测实验室

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2007年 / 04期

关键词：

自然场景; 模板学习; RGB分量组合; 色域压缩; 快速分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为实现野外自然道路、农田复杂场景或动态纹理感兴趣区(ROI)的快速分割,提出了一种基于RGB颜色分量线性组合与颜色位屏蔽压缩的主动摄像机视觉目标分割新技术.结合含误差带FloodFill算法与提出的RGB色域特征循环学习,获得理想的自然道路场景核心或指定纹理目标.以该ROI为对比模板,快速搜索出进行特定目标实时分割的最优RGB颜色分量组合.大量实验显示:颜色分量线性组合能增强特定目标的显示特性,颜色位屏蔽能压缩色域,提取近似的颜色主成分,同时减弱图像中的噪声影响,并减小干扰引起的纹理分割误差.该方法的计算时间几乎不受目标纹理复杂度影响,能在30 ms内全图分割分辨率为320×240的图像序列中的多目标,对颜色噪声变化和光线波动有较强鲁棒性,在野外自然道路或农田场景、多颜色目标和动态纹理兴趣区的分割速度与稳定性上取得明显进步.

引用

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页数：7