[发明专利]一种结合区域合并与深度连通性的似物性估计方法

权利要求书

1.一种结合区域合并和深度连通性的似物性估计方法，其特征是在RGB-D图像上先结合颜色通道信息和深度连通性生成以权重值为表示的边缘轮廓图，接着在边缘轮廓图的基础上获得层次式分割块，然后将不同层次的分割块组合成假想物体，再采用区域生长方法将假想物体扩展成候选物体，最后依据颜色和深度特征对候选物体进行评分和排序，并以得分高的候选物体的边界框作为似物性估计结果；具体包括以下步骤：

1)结合颜色通道信息和深度连通性生成以权重值为表示的边缘轮廓图：

1.1)利用超度量轮廓图方法获得颜色通道的分割∈，以及相邻分割块∈_i与∈_j之间的边缘权重值

1.2)计算相邻分割块∈_i与∈_j之间的深度连通性

1.3)根据1.1)得到的颜色通道的边缘权重值与1.2)得到的深度连通性得到结合颜色通道信息和深度连通性的边缘权重值μ_i,j：

其中，e_i,j是相邻分割块∈_i与∈_j的边缘，E是所有边缘的集合；

1.4)计算所有边缘的权重值μ，并合并边缘权重值过小的分割块：

μ←{μ_i,j|μ_i,j≥τ},

其中，τ是一个阈值，取τ＝0.001；

2)利用边缘权重值μ获得层次式分割块

2.1)根据边缘权重值μ对边缘E进行层次式合并：

E^l←{e_i,j|μ_i,j≥σ(l-1)},

其中，σ表示步长，取σ＝0.2；l表示当前层次的序号，l的取值范围是{1,2,3,4,5}；E^l表示当前层次的边缘；

2.2)根据层次式边缘E^l获得对应的层次式分割l的取值范围是{1,2,3,4,5}；

3)将在上的分割块组合成假想物体集合

其中，表示任取一块分割块组成的假想物体集合；表示任取两块相邻且不重复分割块组成的假想物体集合；表示任取三块相邻且不重复分割块组成的假想物体集合；表示任取四块相邻且不重复分割块组成的假想物体集合；

4)对于假想物体集合中的每个假想物体h，采用区域生长方法扩展成候选物体c：

其中，Φ_h表示与假想物体h相邻的分割块的集合；∈_j是在h中且与∈_i相邻的分割块；ρ^c是一个表示颜色权重的阈值，取ρ^c＝0.9；ρ^d是一个表示深度连通性的阈值，取ρ^d＝0.95；重复进行步骤4)操作，直到h^*＝h，此时h^*即为候选物体c；

5)依据颜色和深度特征对候选物体进行评分和排序，并以得分高的候选物体的边界框作为似物性估计结果:

5.1)采用最大边际相关性模型获得颜色通道评分Θ^c；

5.2)根据候选物体的内部深度连通性和边缘深度连通性获得深度通道评分Θ^d：

Θ^d＝(γⁱⁿ)³-(F(γ^bd,α))³,

其中，γⁱⁿ表示候选物体的内部深度连通性；γ^bd表示候选物体的边缘深度连通性；F表示惩罚高边缘深度连通性的方法，当γ^bd小于α时，返回γ^bd，否则返回1；α是一个阈值，取δ＝0.7；

5.3)根据5.1)得到的颜色通道评分Θ^c与5.2)得到的深度通道评分Θ^d，得到结合颜色和深度特征的评分Θ:

Θ＝βΘ^c+(1-β)Θ^d,

其中，β是一个线性组合的参数，取β＝0.4；

5.4)对候选物体的评分Θ进行排序，取前k个候选物体，并画出边界框作为似物性估计结果。