[发明专利]一种基于边缘放缩修正的全景分割方法

权利要求书

1.一种基于边缘放缩修正的全景分割方法，其特征是，包括步骤如下：

步骤1、将输入的原始图像送入ResNet-FPN特征提取网络得到图像的多维度共享特征融合图；将多维度共享特征融合图分别送入实例分割分支和语义分割分支中；

步骤2、在实例分割分支中，先找出多维度共享特征融合图的感兴趣区域，再对感兴趣区域进行像素校正，后对像素校正的感兴趣区域使用特征金字塔框架进行预测不同的实例所属分类，得到边界框和实例分割掩码；

步骤3、在语义分割分支中，通过对多维度共享特征融合图的每个像素进行细粒度的推理，得到语义掩码；

步骤4、先对将输入的原始图像进行边缘检测，得到边缘检测图像，再筛除掉边缘检测图像中不连通的边缘，记录剩下的连通边缘；

步骤5、基于步骤2所得到的边界框对步骤4所剩下的连通边缘进行筛选，即将包含在同一个边界框内的连通边缘和与同一个边界框相交的连通边缘作为该边界框所属的选出边缘；

步骤6、对每个边界框所属的每个选出边缘分别进行缩放，即：先将每个选出边缘视为初始边缘；再按照预定的缩放层数n和每层缩放距离k对每个初始边缘进行缩放，得到每个初始边缘的n个缩放边缘；后将每个初始边缘及其n个缩放边缘作为每个边界框所属的候选边缘；

步骤7、对每个边界框所属的所有候选边缘进行筛选，即：先计算每个候选边缘上的所有像素点到所属边界框的中心像素点的平均距离；再选择平均距离最大的候选边缘作为最靠近边界框的候选边缘；后将该最靠近边界框的候选边缘进行缩放恢复后作为每个边界框的目标边缘；

步骤8、对步骤7所得到的每个边界框的目标边缘分别做掩码，得到修正后的实例分割掩码；

步骤9、将步骤8所得到的修正后的实例分割掩码和步骤3所得到的语义掩码进行融合，即在修正后的实例分割掩码基础上加上语义掩码的背景掩码，且在背景掩码与修正后的实例分割掩码的边界部分以修正后的实例分割掩码为准，得到全景分割图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘放缩修正的全景分割方法，其特征是，同一个边界框所属的所有选出边缘的缩放层数n和每层缩放距离k相同。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘放缩修正的全景分割方法，其特征是，不同边界框所属的所有选出边缘的缩放层数n和每层缩放距离k不同。

4.根据权利要求3所述的一种基于边缘放缩修正的全景分割方法，其特征是，当边界框越大时，该边界框所属的所有选出边缘的缩放层数n越多，每层缩放距离k越大；当边界框越小时，该边界框所属的所有选出边缘的缩放层数n越少，每层缩放距离k越小。