33、深度 - 时空联合感兴趣区域提取与无线传感器网络动态路由算法详解

深度 - 时空联合感兴趣区域提取与无线传感器网络动态路由算法详解

深度 - 时空联合 ROI 提取

在三维视频（3DV）处理中，感兴趣区域（ROI）的提取至关重要。这里介绍两种深度 - 时空 ROI 提取方案，它们结合了 3DV 数据的深度、运动和纹理信息来提取语义 ROIs。

• 深度基于 ROI 提取
  • 步骤 1：数据准备与特征提取
    • 设向量 F 和 D 分别为彩色视频和深度视频。
    • 通过时间上连续帧之间的差异提取运动掩码 Mm。
    • 使用阈值将前景区域 Mf 从背景区域中分割出来，背景区域设为非感兴趣区域。
    • 利用边缘检测算法提取彩色视频的轮廓掩码 Mc 和深度不连续区域 Md。
  • 步骤 2：特征区域构建与深度平面划分
    • 构建特征区域 Mf∩[Mm∪Md] 作为 ROI 深度平面的种子。
    • 根据该区域深度值的直方图，按均值和方差将深度图像 D 划分为不同的深度平面 Dz。
  • 步骤 3：ROI 轮廓构建
    • 整合前景运动区域、深度轮廓和颜色轮廓，构建 ROI 轮廓 Mf∩[Mm∪Md∪Mc]。
    • 对其进行形态学处理、轮廓恢复和噪声消除操作