基于深度的双尺度前背景分离模型

摘要

针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义.实验结果证明,该模型在视觉上能大幅度改进典型前背景分离模型的结果.