基于图像分层树的图像语义分割方法

• 作者: 曹攀 李肖赫 钱军浩 陈智
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 语义分割 图像分层树 多尺度 随机森林 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2514-2519
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.069

摘要

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法.分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,再利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果.在测试实验中,像素精确度达到82.1％,相比区域选择方法提升了2.7％,并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法分别提升了16％和25％,具有更高的稳定性.实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱军浩	江南大学物联网工程学院	53	83	6.0	7.0
2	陈智	江南大学物联网工程学院	4	13	2.0	3.0
3	曹攀	江南大学物联网工程学院	5	9	2.0	3.0
4	李肖赫	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0