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图像视频与图形的分割与表达及其应用研究

【摘要】:科学技术的发展使人类社会中信息交换的形式变得越来越多样化,内容也越来越丰富。如今,图像、视频和图形构成了新一代的信息传播媒介,让信息的交换和传播得到了又一次的质的改变。近年来,数码相机、智能手机等手持摄像设备的普及使得数字图像和视频的采集可以随时随地进行,而三维建模技术的发展也让三维图形越来越多地进入到人们的日常生活中,因此这些新兴的信息媒介出现了爆炸式的增长。如何有效地分析与处理图像、视频与三维图形成了当下相关领域内的重要研究课题。在图像、视频与图形的分析与处理课题中,对这些多媒体数据进行分割与表达成为了一个重要的问题,并具有着许多不同的应用。这些多媒体数据之间所存在的关联性,能够有效地帮助与指导分割任务;而多媒体数据的表达则能通过关联性的建立,方便地对数据进行修改与编辑。本文从图像视频与图形的分割与表达问题出发,分别就视频协同分割、视频矢量化、三维模型与室内场景着色和图像与三维模型之间标记迁移问题进行了研究,在研究这些多媒体数据的分割和表达问题的同时,也探索了如何使用这些方法进行更广泛的应用。具体来说,本文的工作包含以下几个方面:(1)基于子空间聚类的视频协同分割。现有的视频协同分割方法不能很好地利用视频中共同物体的运动信息,往往假设共同物体的运动是相似或者不同的。本文以运动信息的利用为出发点,提出了一种外观运动融合的子空间聚类算法,通过外观信息将视频间的共同物体联系起来,而将运动信息仅作用于视频内部,加强视频内部物体的自身联系,从而有效而准确地利用了运动信息,提高了聚类的准确率。在此聚类结果的基础上,进一步建立马尔科夫随机场来求解最终的协同分割结果。本文通过大量对比实验验证了这一方法的准确性和高效性。(2)基于视频超像素分割和四面体网格表达的视频矢量化。现有的图像矢量化方法由于不具有时空一致性,不能直接应用于视频;而现有的视频矢量化方法则仅能处理有明显边界特征的卡通视频,不能处理复杂的没有规律的自然视频。本文针对这一问题,提出了一种基于视频过分割与四面体网格重构的视频矢量化方法。通过在该方法中设计的四面体网格初始分割、基于二次误差度量的四面体网格简化与四面体网格细分方法,可以将输入的点阵视频转化为稀疏的四面体控制网格作为其矢量表达,并可以将其还原为任意分辨率的点阵视频,同时有效地保证颜色的保真性和数据的稀疏性。大量实验表明,该方法具有较低的重建误差、较高的重建效果与较强的实用性。(3)数据驱动的三维模型分割及其在室内场景着色中的应用。现有的三维模型分割方法往往基于语义层级的学习器,不能根据具体的样例灵活地改变分割方案。因此在现有的三维场景着色方法中,着色基元是物体的组件,从而需要用户对场景中大量的物体组件进行标注才能输入算法计算,从而极大程度上限制了其应用性。本文针对这一问题,提出了一种图像指导的三维模型分割方法,能够根据参考图像对三维模型进行分割,并在此之上提出了一种数据驱动的三维模型与室内场景的着色方法。该方法以三维模型作为着色基元,根据从数据库中建模而得的着色知识,为每一个三维模型求解出最优的参照图像,并可以根据图像指导的三维模型分割结果自动为三维模型赋予材质和纹理。该方法能够直接将单个物体或者整个场景的着色方案从参考图像中迁移到目标模型或场景中,也可以根据用户给出的颜色主题自动生成场景的着色方案,并且能够对具有空间模式的着色方案进行建模与生成。本文通过实验验证了该方法的有效性,用户调查则显示出大部分用户不能区分该方法所设计的着色方案与室内场景设计师所设计的着色方案。(4)基于标记迁移的图形图像相互引导分割。现有的图形图像的互相引导分割方法往往是单向的,并且在准确率上有所欠缺。本文针对这一问题,提出了一种基于局部对应编码的图形图像之间的标记迁移方法,能够实现图形图像的互相引导分割以及信息传递。该方法可以双向工作,在图像与三维模型之间迁移标记,建立起粗糙的对应关系与稠密的对应关系。本文设计了一种局部特征编码来描述每一个像素/三角形处的标记概率分布,并在此基础上建立条件随机场来迭代求解粗糙对应关系(即分割信息)。稠密的对应关系则由粗糙的对应关系进一步求解得到。本文通过大量的对比实验验证了该方法的准确性和鲁棒性,并通过三维模型着色、图像深度估计和草图分割等应用实例展示了该方法的应用前景。

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