來源：映維網  作者 劉源

對圖像像素進行分類的能力是圖像處理的一個重要方面。圖像分割是指將圖像的每個組成像素映射到一個類別，例如“人”、“結構”、“目標圖像”、“背景”或“前景”等等。

全息圖重建管道一般是通過組成2D分割以生成描述或表示目標3D對象的3D網格圖像。所以，圖像分割是全息圖重建管道的一個關鍵輸入。

日前美國專利商標局公布了一份名為“Segmentation For Holographic Images（全息圖像分割）”的微軟專利申請。所述文件主要介紹了用于全息圖重建的圖像分割技術。更具體地，這家公司描述了分割圖像前景和后景的技術。

微軟指出，從數字圖像中提取對象或人可能十分有用。這包括站在背景視圖前的對象或人。這種將圖像分割為前景和背景的過程稱為圖像分割。圖像分割包括將圖像元素標記為前景或背景圖像元素。這在數字攝影、醫學圖像分析、全息圖構造、虛擬現實應用、以及其他應用領域都十分有用，因為它有助于在圖像中確定目標對象與圖像背景之間的邊界。然后，提取的對象和背景可以分開并進行不同的處理。

但這家公司指出，現有的計算機實現難以產生完全準確的結果，所以對圖像分割精度或速度/效率的任何改進都是有用的和可取的。

名為“Segmentation For Holographic Images（全息圖像分割）”的專利申請主要描述了用于圖像分割的方法和系統。其中，圖像分割可以識別圖像的前景部分和圖像的背景部分。分割可以通過優化圖像的兩個先前分割的組合來進行確定。第一個分割可以通過從圖像中減去背景圖像的減法分割產生，第二個分割可以通過對圖像應用神經網絡來產生。

在一個實施例中，通過訪問包含前景圖像和背景信息的圖像來創建圖像的精細分割；通過應用圖像減法算法來創建圖像的第一分割；通過應用語義分割算法來創建圖像的第二分割；通過組合第一分割和第二分割來創建初始化分割；以及通過使用至少一種統計分析或圖形方法細化初始化分割來創建最終的細化分割。統計分析包括應用高斯混合模型。

一般來說，與圖像的第一次分割和第二次分割相比，得到的分割可以更精確地將圖像分割成前景和背景部分。

得到的分割可用于從包含前景圖像和背景信息的圖像中分離和/或提取前景圖像。在一個實施例中，分離的前景圖像隨后可以與多個其他分離的前景圖像一起使用，以創建由多個圖像捕獲的場景3D網格表示。

為了創建3D體積的全息圖像，可以將多個2D圖像組合成網格以創建3D體三維的幻覺。如圖1所示，2D圖像中的每一個都是來自不同視角的3D體三維視圖。

通過從原始圖像的背景信息中分離出前景圖像，可以創建2D圖像。全息圖可以由每秒30個三維體三維組成。每個體三維可以由多個2D圖像組成，每個2D圖像都是從不同角度查看3D體三維的視圖。每個3D體三維來自不同的視角、視角或視點。在虛擬現實環境中使用的全息圖由非常大量的2D圖像組成。每一個2D圖像通常是通過將初始圖像分割成前景和背景部分，然后從初始圖像中提取前景圖像來創建。

所以，在創建全息圖像和全息視頻時，能夠將穩定地和精確地將圖像分割為前景和背景將十分有用和有益。

相關專利：Segmentation For Holographic Images

名為“Segmentation For Holographic Images（全息圖像分割）”的專利申請最初在2019年5月提交，并在日前由美國專利商標局公布。

原文鏈接：https://news.nweon.com/81079