人工智能深度学习的激光图像分割研究

• 作者: 李慧慧 李俊丽
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 人工智能 深度学习算法 激光图像分割 训练结果 特征向量
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 106-109
• 页数: 4页
• 分类号: TN929
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.02.106

摘要

激光成像受到环境、设备自身等干扰,使得激光图像含有噪声,当前图像分割方法对噪声干扰鲁棒性差,误分割现象出现概率高,重要信息丢失严重,为了克服当前激光图像分割的弊端,提出了基于人工智能深度学习的激光图像分割方法.首先采用小波变换对激光图像进行特征提取,并对噪声干扰进行抑制处理,然后引入人工智能学习算法对激光图像特征向量进行训练,并根据训练结果对激光图像像素点进行分类,从而实现激光图像分割,最后采用含噪和不含噪的激光图像进行仿真测试.结果表明,对含噪和不含噪的激光图像,人工智能深度学习的分割精度分别达到了91％和95％以上,精度明显高于经典激光图像分割方法,分割效率可以满足激光图像向大规模方向发展的要求.