| 结合DBSCAN聚类的室内场景分割 |
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| 引用本文： | 刘梦迪, 潘晓, 高珊珊, 辛士庆, 周元峰. 结合DBSCAN聚类的室内场景分割[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2019, 31(7): 1183-1193. DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17519 |
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| 作者姓名： | 刘梦迪 潘晓 高珊珊 辛士庆 周元峰 |
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| 作者单位： | 山东大学软件学院 济南 250101;山东财经大学计算机科学与技术学院 济南 250014;山东大学计算机科学与技术学院 青岛 266237 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省重点研发计划项目;山东省重点研发计划项目;山东省自然科学基金;基本科研业务费项目 |
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| 摘 要： | 针对 RGB-D 图像具有丰富的三维几何特征,复杂度高这一具有挑战性的难题,提出一种针对室内场景RGB-D 图像的分割算法.首先,经过 RGB-D 图像过分割生成超像素,并基于超像素之间的距离度量测量超像素之间的相似性;然后,采用 DBSCAN 算法将具有相似的颜色信息和几何信息的超像素聚类到一个分类中.在该聚类过程中,通过限制扩散区域来降低计算复杂度.在室内场景 RGB-D 图像库上大量实验结果表明,文中算法分割精确度和速率均超过了其他算法,证明了其高效性和准确性.
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| 关 键 词： | RGB-D 图像 超像素聚类 DBSCAN 图像分割 |
| 收稿时间： | 2018-09-05 |
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