计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘梦迪, 潘晓, 高珊珊, 辛士庆, 周元峰

关键词：RGB-D, 图像, 超像素聚类, DBSCAN, 图像分割

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.

来源：2019年第7期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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