【摘 要】
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本文提出一种从单目图像中提取遮挡轮廓的方法,该方法在图像的全局深度次序推理中是一个非常重要的问题。通过训练基于Adaboost的分类器,可以从图像中获得不完整的遮挡边缘。
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院; 北京邮电大学感知与产业技术研究院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2017RC52)
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本文提出一种从单目图像中提取遮挡轮廓的方法,该方法在图像的全局深度次序推理中是一个非常重要的问题。通过训练基于Adaboost的分类器,可以从图像中获得不完整的遮挡边缘。我们将不完整的遮挡边缘分为两类:边不连续和点不连续,使用编码索引表可以有效的检测不连续边的间断点。之后,对于不连续的遮挡边缘提出相应的优化策略:使用最短路径算法优化边不连续,使用膨胀腐蚀算法优化点不连续。此外,在全局能量函数中使用基于图模型的算法,该算法可以排除在局部深度次序推理中T-角点不正确的问题。方法已经在康奈尔深度次序推理数据集、伯克利数据集和纽约大学深度数据集上得到了验证,其结果证明了本文算法的有效性。
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