[发明专利]基于多视角融合的前景自动提取方法有效
| 申请号： | 201710844379.8 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN107527054B | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 杨淑媛;焦李成;马宏斌;王敏;余亚萍;刘红英;刘志;吕文聪;赵慧;刘振;马晶晶;马文萍 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 61205 陕西电子工业专利中心 | 代理人： | 韦全生;王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多视角融合的前景自动提取方法，用于解决现有基于图切割的前景提取方法中，提取过程比较繁琐和提取的前景边缘不精确的技术问题。本发明首先对SVM分类器进行训练，然后对待提取图像进行灰度化，得到灰度图像，通过训练的SVM分类器，在灰度图像中检测包含前景的子图像，并将子图像在待提取图像中的位置坐标，作为GrabCut算法的输入，对待提取图像进行前景提取，得到待提取图像的像素视角下的提取结果，以SLIC算法对待提取图像生成超像素图像，通过融合超像素图像和像素视角下的提取结果，得到待提取图像的精确的前景提取结果。本发明可用于立体视觉、图像语义识别，三维重建、图像搜索等的应用与研究。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视角 融合 前景 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多视角融合的前景自动提取方法，其特征在于：包括以下步骤：/n(1)对SVM分类器进行训练；/n(1a)采集含有前景类别的样本图像集，并对其中的所有样本图像进行灰度化，得到样本灰度图像集；/n(1b)提取样本灰度图像集中各图像的HOG特征，得到样本HOG特征集；/n(1c)采用样本HOG特征集中所有的HOG特征对SVM分类器进行训练，得到训练的SVM分类器；/n(2)对待提取图像进行灰度化，得到灰度图像；/n(3)通过训练的SVM分类器，在灰度图像中检测包含前景目标的子图像p
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