多类别的边缘感知方法在图像分割中的应用

• 作者: 董子昊 邵秀丽
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多类别的边缘感知 语义分割 多目标分割 边缘检测 全局能量函数
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1075-1085
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 9534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17496

摘要

针对图像语义分割方法预测出的目标大多存在边缘模糊和准确度较低的问题,提出多类别边缘感知的图像分割方法.首先设计一种用于多目标分割的Multi-sigmoid损失函数,结合COCO数据集预训练的FCN+CRF网络,建立可优化类别边界的语义分割模型;然后在全局嵌套边缘检测(HED)模型的基础上,增加自底向上的信息解码部分,利用亚像素(subpixel)的图像增强算法实现上采样以及相邻尺度之间的特征融合,构建出可用于边缘检测的深度多尺度编解码模型(MSDF);最后将FCN+CRF提取到的分割信息作为一元势,MSDF检测到的边缘特征作为二元势,设计全局能量函数并计算最小值,实现分割结果的进一步优化.在2个标准数据集Pascal context和SIFT Flow上进行了实验,结果表明,该模型的总体性能较为优越,可应用在图像语义分割和显著性目标检测等相关领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵秀丽	南开大学计算机与控制工程学院	60	388	13.0	17.0
5	董子昊	南开大学计算机与控制工程学院	2	3	1.0	1.0