针对目标三维重构图像处理算法要求背景单一、对实验环境依赖性较大的弊端,提出了一种复杂背景下目标三维重构的图像预处理算法。通过对所采集的图像进行高斯滤波、伽马变换以及直方图均衡化处理,去除图像噪点,对复杂背景图像进行抑制,最大程度地强化目标细节信息。融合Grab cut算法与Deeplab算法,解决Grab cut耗时而Deeplab边缘模糊的问题,有效地实现了目标与复杂背景的分离。搭建了针对小汽车模型的实验平台,共获取16组目标图像,验证了该算法的可行性。以2组目标为例,对比了所提算法与传统三维
