一种基于种子生长及边界约束的弱监督图像语义分割方法

作者：罗荣华; 华梅芳

来源：2019-03-28, 中国, ZL201910243680.2.

本发明属于深度学习和计算机视觉技术领域,涉及一种基于种子生长及边界约束的弱监督图像语义分割方法,包括：对待分割图像进行预处理,并通过弱定位的方法,提取待分割图像中目标物体的初始种子点；以初始种子点作为监督信息,采用分割网络对图像进行初分割,并引入线性约束指导种子点合理生长,得到生长后的目标物体；结合条件随机场和Roberts算子,对生长后的目标物体进行分割边缘优化,输出分割结果；构建及训练弱监督语义分割MSOSEC模型,对训练好的MSOSEC模型进行参数权重的评估,剪除权重较低的参数,得到优化后的MSOSEC模型；基于优化后的MSOSEC模型,进行弱监督图像语义分割。本发明方法提高了弱监督图像语义分割质量及效率。

• 出版日期2019-3-28
• 单位华南理工大学