基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法
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专利申请号:
CN201911389370.8
专利类型:
发明专利
技术分类:
G06T7/11(2017.01)I
专利有效期:
2039-12-30
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专利信息
专利名称:基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法
商品编号:5759252
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申请日期:2019-12-30
公开/公告号:CN111161282B
授权公告日/公开日:2021-10-29
申请/专利权人:
西南***学
发明/设计人:
彭博***杨燕
主分类号:G06T7/11(2017.01)I
IPC分类号:G06T7/11(2017.01)I; G06T7/90(2017.01)I; G06T7/44(2
说明书摘要免费下载摘要
本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。
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