电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (2): 328-336.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.02.010
刘威1,2, 周婷2, 袁淮1, 赵宏1
收稿日期:
2015-06-12
修回日期:
2015-12-09
出版日期:
2017-02-25
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金 (No.61273239); 中央高校基本业务费 (No.N151802001)
LIU Wei1,2, ZHOU Ting2, YUAN Huai1, ZHAO Hong1
Received:
2015-06-12
Revised:
2015-12-09
Online:
2017-02-25
Published:
2017-02-25
Supported by:
摘要:
图像3D空间布局理解在自动驾驶系统以及目标识别中扮演着重要的角色.本文提出一种基于多条件随机场模型集成的图像3D空间布局理解算法.首先,基于多次图像分割生成多个不同尺度的超像素图像;然后,结合LBP表面纹理特征、LM滤波器组获得的方向纹理特征、颜色特征以及图像中超像素的位置和形状特征,建立各尺度的超像素图像中超像素的特征表达;最后,为各尺度的超像素图像分别构建相应的条件随机场模型,并应用D-S证据合成理论对多个条件随机场模型的推断结果进行集成,实现对图像3D空间布局的理解.在公共数据集GC和KITTI Layout上的实验结果表明,同已有算法相比,本文提出的算法提高了图像3D空间布局理解的准确率.
中图分类号:
刘威, 周婷, 袁淮, 等. 基于多条件随机场模型的图像3D空间布局理解[J]. 电子学报, 2017, 45(2): 328-336.
LIU Wei, ZHOU Ting, YUAN Huai, et al. 3D Spatial Layout Understanding from Image Based on Multiple CRFs[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(2): 328-336.
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