适用于机器人视觉的图像分割方法

针对复杂图像分割问题开展研究,并以机器人视觉中目标搜索和识别问题为支撑目标,结合该背景明确提出了图像分割算法性能评价标准和侧重点,基于此约束,以Mean Shift分割方法为基础,并重点考虑了分割尺度的有效控制、分割过程兼顾场景深度信息等问题,对算法进行了针对性改进。针对分割尺度控制问题,提出了边缘敏感度的概念,提高了算法尺度分块的控制能力。针对深度信息融合问题,采用了双目视觉立体匹配和基于Kinect传感器的两种深度信息获取方法,均成功实现融合并提高了分割效果。实验结果表明,本文算法与传统Mean Shift算法相比具有明显优势,不仅能更有效地控制分割尺度,还能成功分割原算法难以分割的特殊情况。