申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2020-08-14

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112085683B

主分类号：G06T5/20

分类号：G06T5/20;G06T5/70;G06V10/74;G06T7/13;G06T7/50;G06T7/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.01.01#实质审查的生效;2020.12.15#公开

摘要：本发明公开了一种显著性检测中的深度图可信度检测方法。该方法具体包括以下步骤：判断待测深度图像的收敛性；B对收敛的深度图像做中值滤波处理；C对中值滤波处理后的深度图像及其参考图像进行边缘检测，并获取边缘信息；D计算深度图像及其参考图像的边缘的相似度，获得可信度分数。该方法引入图像收敛性概念，过滤显著物体不明显的深度图像，在提取边缘特征前进行中值滤波处理，通过自适应阈值的边缘检测，在像素级别上求取深度图像和参考图像的相似度，使深度图像显著物体的边缘定位更准确，不会受到边缘附近区块因失真等原因导致的数值变化的影响，获得的深度图像的可信度结果更为准确。

主权项：1.一种显著性检测中的深度图可信度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A判断待测深度图像的收敛性，具体为：A1计算输入图像的二维熵值：建立特征向量i,j，i表示像素的灰度值，图像的邻域灰度均值j作为灰度分布的空间特征量，图像的灰度分布概率Pij为： 图像的二维熵值H′为： 其中，ni,j为特征向量i,j出现的次数，M和N分别代表图像的长度和宽度；A2计算归一化熵值H′BN： 其中，Hmax表示待测图像中的最大二维熵，Hmin表示待测图像中的最小二维熵；A3计算判断阈值T：设定不同的初始门限t1,t2,…,tn，计算数据库中待测深度图像的归一化熵值H′BN，将归一化熵值H′BN低于门限值的图像视为收敛图像，收敛图像数量变化最大的门限值为最终的判断阈值T，T的表达式为：T→max|nti-nti+1|其中nti为收敛图像的数量，使用判断阈值T判断待测深度图像的收敛性，若待测深度图像收敛，则进入步骤B，反之，读取下一待测深度图像并重复本步骤；B对收敛的深度图像做中值滤波处理；C对中值滤波处理后的深度图像及其参考图像进行边缘检测，获取深度图像及其参考图像的边缘信息，所述参考图像为待测深度图像的真值图；D计算深度图像及其参考图像的边缘的相似度，具体通过计算真匹配度St和误匹配度Sf，获得可信度分数，最终获得深度图像可信度S为：S＝1-Sf+St。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种显著性检测中的深度图可信度检测方法

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