Den segmentering av transparenta objekt kan vara mycket användbart i datorseende applikationer. Men eftersom de lånar textur från sin bakgrund och har ett liknande utseende som omgivningen, hanteras genomskinliga föremål inte bra med vanliga bildsegmenteringsmetoder. Vi föreslår en metod som övervinner dessa problem med hjälp av konsekvensen och förvrängningsegenskaperna hos en ljusfältsbild. Graph-cut optimering tillämpas för pixel märkning problem. Ljusfältets linjäritet används för att uppskatta sannolikheten för en pixel som hör till det genomskinliga objektet eller Lamberts bakgrund, och ocklusionsdetektorn används för att hitta ocklusionsgränsen. Vi skaffar en ljusfältsdataset för det transparenta objektet, och använder denna dataset för att utvärdera vår metod. Resultaten visar att den föreslagna metoden med framgång segmenterar transparenta objekt från bakgrunden.
Xu och al. REF använder ljusfältets konsistens och distorsionsegenskaper för att segmentera transparenta objekt från bakgrunden.
TransCut: Transparent Object Segmentation from a Light-Field Image
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}