基于语义分割技术的船舶图像分割算法应用改进

• 作者: 周文康 谢海成 贺提超 蒋苏蕊 羊箭锋
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 语义分割 全卷积神经网络 船舶语义 平均交并比
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 44-47,57
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2020.10.013

摘要

针对现有的图像分割算法在处理具有复杂背景、光照混乱的图像时难以精确分割出船舶图像的问题,提出一种改进的船舶图像分割方案.通过全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)语义分割算法与传统图像处理方法相结合的方式,有效去除水面杂物、河岸深色缺陷及图像暗角等复杂干扰,优化分割模型,实现了船舶图像精准的像素级分割.通过对比发现,改进后的分割方案在准确度和鲁棒性上明显优于原始的分割算法,平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)提升了0.308 19.