Vi presenterar en objektbaserad co-segmenteringsmetod som drar nytta av djupdata och kan hantera bullriga bilder på ett korrekt sätt där det gemensamma förgrundsobjektet saknas. Med RGBD-bilder använder vår metod djupkanalen för att förbättra identifieringen av liknande förgrundsobjekt via en föreslagen RGBD-skarta, samt för att förbättra upptäckten av objektliknande regioner och ge djupbaserade lokala funktioner för regionjämförelse. För att exakt hantera bullriga bilder där det gemensamma objektet visas mer än eller mindre än en gång, formulerar vi co-segmentering i en fullt ansluten graf struktur tillsammans med ömsesidig uteslutning (mutex) begränsningar som förhindrar felaktiga lösningar. Experiment visar att denna objektbaserade RGBD co-segmentation med mutex begränsningar överträffar relaterade tekniker på en RGBD co-segmentation dataset, samtidigt som effektivt bearbeta bullriga bilder. Dessutom visar vi att denna metod också ger prestanda jämförbar med toppmoderna RGB co-segmentering tekniker på regelbundna RGB-bilder med djupkartor som uppskattas från dem.
Fu m.fl. REF formulerat objekt co-segmentering för RGB-D indata bilder som en fullt ansluten graf struktur, tillsammans med mutex begränsningar.
Object-based RGBD image co-segmentation with mutex constraint
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}