深度图像分割中的面元优化描述

摘要

该文提出了一种新的参数化面元的优化描述方法.基于二次型面表示模型,物体表面参数由深度图像数据拟合得到.基于一种改进的纠偏曲面拟合方法,提出了一个正态分布概率模型来描述面元估计的统计性质,并显式定义了面元描述的可靠性度量.以面元提取为目的,提出了一种新的基于参数估计的深度图像分割方法.在建立区域一致性判别优化准则的同时,使得区域增长总是收敛于所提取面元的"最可靠"描述.文中给出了实际深度图像分割的实验结果.