[发明专利]一种基于空间位置关系图匹配的图像区域标签修正方法

说明书

本发明公开了一种基于空间位置关系图匹配的图像区域标签修正方法。该方法通过构建图像区域标签的空间位置关系图，并在其基础上实现图像区域标签的修正。空间位置关系图以图像区域标签为顶点，并将图像区域标签的语义相关性以及区域标签的空间位置关系设置为边的权重。图像区域标签修正通过利用迭代的随机游走算法在空间位置关系图的基础上生成区域关系图实现图像区域待修正标签的确定。最后通过空间位置关系图计算候选标签的综合匹配度，并将匹配度最高的标签置为待修正区域的标签。实验表明，该方法可以有效地对自动图像区域标注算法产生的错误标签进行修正，提升图像自动区域标注的准确性。

技术领域

本发明主要涉及图像语义标注领域，具体涉及一种基于空间位置关系图匹配的图像区域标签修正方法。

背景技术

图像区域标注是对图像的局部区域信息匹配相应语义关键词的过程。由于“语义鸿沟”的存在，严重影响了传统图像区域标注算法的准确性，本发明提出了一种基于图像区域的标签修正方法。

图像区域标签之间具有语义相关性、位置相邻性以及方向位置关联性，这些信息有助于图像区域语义理解与标注，因而本发明提出一种能够有效描述上述关系的空间位置关系图，并以此图为基础实现增量迭代的随机游走算法对图像区域标签进行修正。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于空间位置关系图匹配的图像区域标签修正方法，通过分析图像区域的不同语义标签之间的共现关系以及空间位置关系，构造空间位置关系图，提出增量迭代的随机游走算法对图像区域标签进行修正。

本发明的技术方案如下：

(1)计算图像区域标签语义相关性：语义相关性由不同标签之间的语义共现度表示，语义共现度根据语义标签在图像训练集中共现概率计算；

(2)计算图像区域标签空间位置关系：空间位置关系通过分析图像区域标签的相邻关系以及方向位置关系获取；

(3)待修正图像区域初始置信标签获取：置信标签的初始值将空间位置关系图与待修正图像的区域关系图进行子图匹配，得到关联边权重累积值作为对应顶点的初始置信值；

(4)增量迭代的随机游走：以初始置信标签为种子标签，采用增量的方式产生待修正图像新的区域关系图，并迭代进行随机游走来更新其置信值；

(5)待修正图像的非置信区域的标签重预测：将带有重预测新标签的候选区域关系图与空间位置关系图进行子图匹配，得到其综合匹配度，选取匹配度最高的标签作为待预测区域的置信标签。

附图说明

图1基于空间位置关系图的标签修正流程图

图2空间位置关系示意图

图3区域方向位置关系示意图

图4空间位置关系度量算法

图5非置信标签预测算法

图6非置信标签预测实例图

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明所述的基于空间位置关系图的标签修正流程图如图1所示，图1包括5个单元。

单元100为计算标签的语义相关性。T_train＝{I₁,I₂,...,I_M}表示训练图像集，M代表训练图像集大小；计算两个标签之间的语义关系ω_1,ij即计算语义标签l_i和l_j在图像中共现的频率，计算方法为：