基于目标识别与显著性检测的图像场景多对象分割

• 作者: 刘宏哲 李青 袁家政
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 语义标记 对象推理
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 308-313
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5339字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.05.057

摘要

提出了一种基于目标识别与显著性检测的图像场景多对象分割方法.该方法的步骤包括:在图像训练集上训练语义对象的检测器,用来检测输入图像中对象的位置,标定对象的包围盒;对输入的图像进行过分割处理,得到超像素集合,根据包围盒的位置和超像素的语义概率值计算兴趣区域;在3种稠密尺度上进行场景显著性检测,得到输入图像的显著图;在兴趣区域内计算超像素的邻接关系,形成邻接矩阵,构建条件随机场模型,将多对象分割问题转化成多类别标记问题,每一个对象是一种类别;以每个超像素作为场模型的节点,超像素的邻接关系对应场模型中节点之间的连接关系,将显著性和图像特征转化为节点和边的权重值;利用图割算法,在条件随机场模型上进行优化,迭代终止时得到像素的对象标记结果,从而实现对多个对象的分割.实验结果表明该方法效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏哲	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	51	498	12.0	21.0
2	袁家政	北京联合大学计算机技术研究所	28	244	8.0	14.0
3	李青	北京联合大学计算机技术研究所	5	26	3.0	5.0