基于多角度分割的360全景图的显著性检测

作     者：苏群 林春雨 赵耀 李雅茹 刘美琴 SU Qun;LIN Chunyu;ZHAO Yao;LI Yaru;LIU Meiqin

作者机构：北京交通大学计算机与信息技术学院信息所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 

出 版 物：《图学学报》 (Journal of Graphics)

年 卷 期：2018年第39卷第6期

页      面：1055-1061页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61772066) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2018JBM011) 

主　　题：360全景图 显著性检测 多角度分割 稠密重构误差 稀疏重构误差 

摘      要：与常规2D图像不同,360全景图包含当前空间的全部视觉信息,因而在视频监控和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而用户在某一时刻只能观看到一定的视角,因此,360全景图的显著性区域检测对于视角预测至关重要。为此,提出了多角度分割的360全景图的显著性检测。首先将全景图进行多角度分割,将分割结果分别投影到立方体上以去除一定畸变;然后对每个立方体面通过稠密稀疏重建进行显著性计算;最后再将每个面的显著图投影到经纬映射方式的矩形上,进行多角度融合以获得最终的显著图。通过人工标注的全景图显著区域进行实验对比,结果表明该算法可以准确检测出360全景图的显著区域,并优于当前先进算法。