[发明专利]一种基于局部关系指导的图像分割方法

权利要求书

1.一种基于局部关系指导的图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、在卷积神经网络模型中设计两个分支，第一分支为异同判断模块，用于产生局部关系图，第二分支保留原有的分割模块，用于获得初步分割结果，所述第一分支和所述第二分支共享所述卷积神经网络的骨干网络；

S2、所述异同判断模块输出得到待分割图像的局部关系图r，所述局部关系图r∈R^H*W*k*k，其中，r是一个H*W*k*k的矩阵，H、W分别表示待分割图像的高与宽，该矩阵表示每个像素点与以自己为中心、k*k窗口内其他像素点的异同类别关系，所述异同判断模块的输出结果通过已有分割标注信息的变换进行监督；

S3、所述分割模块输出初步分割结果所述初步分割结果其中，C表示待分割图像中的分割对象的类别数，H、W分别表示待分割图像的高与宽；

S4、将所述局部关系图r与所述初步分割结果融合，通过引导公式进行引导，调整所述初步分割结果生成最终分割结果p。

2.如权利要求1所述的一种基于局部关系指导的图像分割方法，其特征在于：所述步骤S2中的所述异同类别关系用概率表示，表示像素i与像素j的异同类别的概率，反映了i与j的异同关系。

3.如权利要求1所述的一种基于局部关系指导的图像分割方法，其特征在于：所述步骤S3中的分割结果得到的每个像素点的分类概率值记为表示像素点i分类为第c类的概率值。

4.如权利要求1所述的一种基于局部关系指导的图像分割方法，其特征在于：所述步骤S4中的所述引导公式为：

其中，p_i,j为经引导后的概率值，为初步分割结果的每个像素点的分类概率值，γ∈[0,1)，是人为设定的超参数，即认定异同性概率输出大于γ即认为是同类别，为指示函数，即当x为真时，否则为0；ω为以i，j为中心的一个小邻域，δ为遍历该邻域的变量；

该引导公式以像素i为中心，将像素i周围ω范围内的与之相同类别的像素点的概率值汇聚到中心，与之不同类别的像素点，则不予考虑。