[发明专利]一种图像的自动精细分割方法有效
| 申请号： | 201910950415.8 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110706234B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 周乾伟;詹琦梁;陈禹行;陶鹏;刘一波;李小薪;胡海根 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/66;G06T7/187;G06T5/30;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310014 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像的自动精细分割方法，包括以下步骤：1)通过具有实例分割功能的Mask RCNN算法对输入的原始图像进行初步的分割，得到初始掩膜；2)通过SLIC超像素分割算法对原始图像进行超像素分割得到超像素块，并结合超像素块对初始掩膜的边缘进行扩展；3)结合扩展后的掩膜和初始掩膜进行形态学操作得到GrabCut算法分割的初始三元图；4)利用改进的GrabCut算法建立高斯混合模型，并反复迭代高斯混合模型参数，最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。本发明分割所得到的物体掩膜，分割效果在直观上能保证物体的完整性，基本能够将物体的所有信息都分割出来，边缘精度较高，具有很好的视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 自动 精细 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种图像的自动精细分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)通过具有实例分割功能的Mask RCNN算法对输入的原始图像进行初步的分割，得到初始掩膜；/n2)通过SLIC超像素分割算法对原始图像进行超像素分割得到超像素块，并结合超像素块对初始掩膜的边缘进行扩展；/n3)结合扩展后的掩膜和初始掩膜进行形态学操作得到GrabCut算法分割的初始三元图；/n4)利用改进的GrabCut算法建立高斯混合模型，并反复迭代高斯混合模型参数，最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。/n
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