[发明专利]物体区域分割方法和装置

说明书

技术领域

本申请涉及图像处理领域，更具体地涉及物体区域分割方法和装置。

背景技术

物体分割处理是物体识别以及许多图像处理的重要预处理之一。精确的物体分割可能对后续的图像理解及处理有很大的帮助。比如目前日渐普及的驾驶辅助系统中，需要在道路环境中对包括行人、车辆、路标等的物体或物体区域进行分割识别。除此之外，在办公室环境下，可能需要对包括办公桌椅、电脑设备等的物体或物体区域进行分割识别。

本发明所提及的物体或者物体区域包含所有的不限定性状的物体或障碍物。概括而言，物体分割包括从场景中分割出物体。

目前已经提出了一些分割或检测物体的方法。在美国专利US7,046,822中，公开了在道路车辆范围内检测对象的方法，其中通过具有类似距离值的特征来确定三维对象，并通过具有类似高度值的特征来确定平面对象。但是，在该方法中，未能划分或检测近处的对象。

在专利申请公开WO2009/013636A2中公开了一种自动的物体边界分割方法，在该方法中采用了两阶段的分割。在第一阶段中对图像滤波以识别物体边缘候选。第二阶段中移除大多数伪边缘，沿径向扫描图像，并且仅保持第一阶段检测到的边界候选，通过使图像点满足多项式来移除其与的一些伪边缘像素，并从满足的点中移除具有最大距离的点，由此得到的候选边缘形成初始模型，并使用离散动态轮廓（DDC）模型变形以获得物体边界的闭合轮廓。但是，此方法并未考虑场景中物体的远近关系，未利用距离信息，其检测准确度低。

在实际检测环境中，许多物体可能连接在一起或非常接近，比如并肩行走的几个人，有时甚至几个连接在一起的物体（比如行人）的图像特征看起来与汽车的外形很像。另外，也可能存在远近不同但是从观看者的角度看去可能部分重叠的若干物体。

例如，图1（a）和（b）示出了包含连接在一起的物体的场景，其中图1（a）在椭圆框中示出了两个物体相连的情况，图1（b）在椭圆框中示出了多个物体连接在一起的情况。对于这些情况，现有的识别或分割方法很难将连接的物体分割开，从而导致检测结果不准确。

除此之外，在传统的物体分割方法中，通常利用灰度图或者彩色图进行物体分割，复杂的视觉特性也限制了物体分割的精度。

发明内容

鉴于现有技术中的上述问题，提出了本发明。

根据本发明的一个方面，提供了一种物体区域分割方法，可以包括以下步骤：获得包括物体在内的场景的视差图；获得该视差图中的包括物体轮廓在内的一个或多个粗略物体区域；获得每个粗略物体区域内的物体的视差范围；对于每个粗略物体区域，基于在该粗略物体区域内的、视差值小于该区域内的所述物体的视差范围的最小值的点，获得用于分隔开该粗略物体区域内的物体的物体分隔区域；利用该物体分隔区域对该粗略物体区域进行分割，得到物体区域分割结果。

获得物体分隔区域的步骤可以包括：将在该粗略物体区域内的、视差值小于该区域内的物体的视差范围的最小值的点形成的区域作为该物体分隔区域。

获得物体分隔区域的步骤还可以包括：对于该粗略物体区域内的无视差值的点，检测该点是否与该物体分隔区域中的点在垂直方向上相邻，如果相邻则将该点也加入该物体分隔区域中。

获得物体分隔区域的步骤还可以包括：对于该粗略物体区域内的视差值大于物体的视差范围的最大值的点，检测该点是否与该物体分隔区域中的点在垂直方向上相邻，如果相邻则将该点也加入该物体分隔区域中。

利用该物体分隔区域对该粗略物体区域进行分割的步骤可以包括：基于该粗略物体区域内的视差值在所述视差范围内的点，获得该粗略物体区域内的可能物体区域；以及利用该物体分隔区域对该可能物体区域进行分割。

获得可能物体区域的步骤可以包括：将在该粗略物体区域内的视差值在所述视差范围内的点形成的区域作为该可能物体区域。

获得可能物体区域的步骤还可以包括：对于该粗略物体区域内的视差值大于物体的视差范围的最大值的点，检测该点是否与该可能物体区域中的点相邻，如果相邻则将该点也加入该可能物体区域中。

获得可能物体区域的步骤还可以包括：对于该粗略物体区域内的无视差值的点，检测该点是否与该可能物体区域中的点相邻，如果相邻则将该点也加入该可能物体区域中。