[发明专利]基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法有效

专利信息
申请号: 201911389370.8 申请日: 2019-12-30
公开(公告)号: CN111161282B 公开(公告)日: 2021-10-29
发明(设计)人: 彭博;扎伊德.阿尔胡达;冯婷;杨燕 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/90;G06T7/44
代理公司: 成都盈信专利代理事务所(普通合伙) 51245 代理人: 崔建中
地址: 611756 四川省成都市高*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法,包括步骤:利用多层次图像分割算法将输入图像分割成若干层次;构建多层次分割树;以颜色直方图、纹理直方图和区域几何尺寸表示图像特征,对分割区域的质量进行评价得到分割质量分数;找到最优分割树;对输入图像的前景类和背景类进行深度种子定位;利用最优分割树中的图像分割区域,建立一个图,通过求图的最小分割得到分割结果。本发明通过改进VGG‑19网络定位前景种子和显著性检测算法定位背景种子,生成深度种子处理图像多层次分割;设计了一个图模型,基于多层次分割结果中包含的多尺度分割区域,利用深度学习模型提供的语义信息,实现了图像目标的最优尺度选择。
搜索关键词: 基于 深度 种子 图像 多层次 分割 目标 尺度 选择 方法
【主权项】:
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