[发明专利]一种显著性检测中的深度图可信度检测方法在审
| 申请号： | 202010816235.3 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112085683A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 徐岩;周洋;任建凯;殷海兵;陆宇;黄晓峰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/20 | 分类号： | G06T5/20;G06T5/00;G06K9/62;G06T7/13;G06T7/50;G06T7/90 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种显著性检测中的深度图可信度检测方法。该方法具体包括以下步骤：判断待测深度图像的收敛性；B)对收敛的深度图像做中值滤波处理；C)对中值滤波处理后的深度图像及其参考图像进行边缘检测，并获取边缘信息；D)计算深度图像及其参考图像的边缘的相似度，获得可信度分数。该方法引入图像收敛性概念，过滤显著物体不明显的深度图像，在提取边缘特征前进行中值滤波处理，通过自适应阈值的边缘检测，在像素级别上求取深度图像和参考图像的相似度，使深度图像显著物体的边缘定位更准确，不会受到边缘附近区块因失真等原因导致的数值变化的影响，获得的深度图像的可信度结果更为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 显著 检测 中的 深度 可信度 方法 | ||
【主权项】：
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