基于图模型及骨架信息的人体分割算法

针对复杂场景中分割人体不准确的问题,提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信息的人体分割算法.首先,采用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图,得到高质量的深度图;然后通过一种聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素;最后在图模型中将超像素看作节点,并结合相应的人体骨架来提高区分人体和背景相似颜色区域的能力,设计能量函数各组成项,最小化能量函数得到全局最佳的融合结果.为验证算法的有效性,在实际场景数据集上与多种算法进行比较.实验结果表明,在主观视觉和客观指标上,本文提出的算法均得到了更为准确的人体分割结果.