1、計算機視覺的一個長遠目標是通過視覺圖像來理解世界。隨著移動智能終端設備的普及和網絡技術的發(fā)展，視覺信息大量涌現。如何通過計算機視覺技術實現對視覺信息的分析，進而有效地對其進行組織、表達、管理和檢索，成為當今科研領域和工業(yè)界亟待解決的問題。其中，圖像分割技術受到越來越多的關注，被認為是實現圖像理解的一種有效途徑。
　　 早期的圖像分割技術是利用圖像的顏色外觀特征來完成的。圖像被分割為外觀特征一致的一些區(qū)域。然而，在現實世界中，物體

2、不是僅由顏色外觀特征的一致性來定義的，而是在本質上由物體在三維世界中的物理連通性所決定。
　　 基于顏色外觀特征聚類的圖像分割技術通常無法得到語義一致的圖像分割結果。這促使人們尋找新的圖像分割技術。傳統(tǒng)圖像分割技術將圖像作為二維模式來處理，然而，圖像是三維世界在二維攝影平面的投影。因此，有必要結合場景深度信息來指導圖像分割。這將為得到具有語義意義的圖像分割結果提供一種可能的解決方案。
　　 在上述研究背景下，本文針對結合

3、場景深度信息的圖像分割問題展開研究，提出了一系列新穎的圖像分割算法，有效地解決了基于顏色外觀特征的圖像分割算法面臨的過分割和欠分割問題。為圖像理解領域的發(fā)展奠定了一定的基礎。
　　 本文的創(chuàng)新點和主要貢獻如下:
　　 1.傳統(tǒng)的基于顏色特征的圖像分割算法沒有充分利用物體在三維世界中的分段連通性，從而存在所謂的過分割和欠分割問題。為此，本文提出了一種基于深度不連續(xù)性選取種子區(qū)域的圖像分割算法:首先結合圖像的深度和顏色信息抽

4、取可靠的、與物體的真實邊緣相一致的深度不連續(xù)邊緣，然后完成顏色過分割處理，并在不連續(xù)邊緣附近選取種子區(qū)域，最后利用圖割(Graph Cut)優(yōu)化算法為未貼標簽的過分割區(qū)域分配標簽。本文所提出的圖像分割算法既能有效分離深度上不連續(xù)的三維“懸浮”物體，也能成功分離相互之間有接觸（即有支撐和被支撐關系）的兩個三維“非懸浮”物體，較好地解決了圖像的語義分割問題。
　　 2.深度不連續(xù)作為三維世界物體之間遮擋的線索，越來越多地被應用于圖像

5、分割。但是，以往的基于深度圖的圖像分割算法往往局限于將整個場景分割為深度一致的區(qū)域，而在三維世界中，相互之間具有支撐與被支撐關系的兩個物體在接觸處深度是連續(xù)的。這使得基于深度圖的圖像分割算法無法將支撐物與被支撐物分開。為此，本文提出了基于物體間支撐分析的圖像分割方法:首先結合場景的深度圖對物體間存在的支撐關系進行分析，將場景中表面法向量近似垂直于水平面的區(qū)域作為支撐區(qū)域。在此基礎上，利用深度信息分別在支撐區(qū)域和非支撐區(qū)域完成圖像分割，從

6、而將相互間有接觸的兩個物體分割開。
　　 3.場景的幾何結構信息作為對場景理解和物體識別的有效途徑，近年來得到廣泛研究。但是，以往的場景幾何結構分析往往局限于使用顏色外觀特征作為線索，據此將場景近似分為地面區(qū)域、垂直區(qū)域以及天空等一些區(qū)域。以往的方法由于忽略了場景深度特征與幾何結構之間存在的強相關性，導致幾何結構分類結果不一定符合場景本身所包含的語義結構。為此，本文提出結合深度信息和顏色外觀特征的場景幾何結構分析方法。實驗結果表