基于RGBD描述符的室内场景语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于RGB-D描述符的室内场景语义分割方法。涉及图像处理方法技术领域。该方法包括：利用Kinect获取具有深度信息的室内图像；利用边界全局分割算法bgs分别对RGB图和深度图进行分层分割；将得到的bgs_rgb和bgs_d线性结合得到最终的分层分割结果图；利用得到的分层分割图和RGBD图确定房间的重力方向，获得与重力方向有关的位姿特征；提取RGBD描述符；将得到的位姿特征与RGBD描述符串联得到特征集；选用线性支撑矢量机SVM作为分类器作用于特征集产生语义分割结果。通过所述方法得到的室内物品的语义分割结果准确率较高，可为室内物体识别和室内监控等方面提供一种有效的方法。

主权项

一种基于RGBD描述符的室内场景语义分割方法，其特征在于包括如下步骤：利用Kinect获得具有深度信息的室内场景图；利用图像的局部信息形成一个局部边界检测算子，再将其与多尺度信息结合并进行谱聚类形成带有全局信息的边界检测算子，利用边界全局检测算子对图像处理得到轮廓图，在此基础上进行分水岭分割和超度量映射得到最后的分层分割图，利用边界全局分割算法bgs分别对RGB图和深度图进行分层分割得到bgs_rgb和bgs_d；将得到的bgs_rgb和bgs_d线性结合得到最终的分层分割结果图；利用得到的分层分割结果图和RGBD图确定室内的重力方向，获得与重力方向有关的位姿特征；提取RGBD描述符；用有效匹配算法对得到的RGBD描述符进行处理得到相应的低维空间的向量表达，再将它们与位姿特征串联得到特征集；采用SVM分类器进行分类得到语义分割结果。