[发明专利]一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法

摘要

本发明涉及一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，包括以下步骤对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。本发明能够快速、准确的提取出多个凸出对象区域，提升深度图像中凸出物体检测的准确度。

主权项

一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；具体包括以下子步骤：(11)创建并初始化深度树根节点和映射图，根节点的深度值设为最小值，将该节点位置保存到映射图中；(12)对输入深度图像进行逐像素邻域差分，判断当前像素深度值是否是邻域内极值点；(13)如果当前像素是极值点，则创建新的节点；(14)如果当前像素不是极值点，则插入邻域内某一像素的节点中；(15)将该节点位置保存在映射图中，并重复步骤(12)；(2)对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；(3)遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。