[发明专利]人形图像分割方法

权利要求书

1.一种人形图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1，对训练人形图像的所有第一像素点，提取多尺度上下文信息；

步骤S2，将所有所述第一像素点的所有尺度的图像块送入同一个卷积神经网络，形成多通道的卷积神经网络群，每一个通道对应一个尺度的图像块；

步骤S3，采用反向传播算法来训练所述神经网络群，得到人形图像分割训练模型数据；

步骤S4，对测试人形图像的所有第二像素点，提取多尺度上下文信息；

步骤S5，每一个所述第二像素点的不同尺度的图像块送入与人形图像分割训练模型相对应的神经网络通道，所有所述神经网通道在全连接层融合在一起，在全连接层的最后一层的第一节点输出第一值，第二节点输出第二值，所述第一值表示所述第二像素点属于人形区域内的第一概率，所述第二值表示所述第二像素点属于人形区域外的概率；如果所述第一概率大于所述第二概率，则所述第二像素点属于人形区域内，反之则所述第二像素点属于人形区域外。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：对训练人形图像的人形区域内和区域外的所有第一像素点，以所述第一像素点为中心提取不同尺度的图像块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中所述多通道的卷积神经网络群在全连接层融合在一起；所述全连接层的最后一层为输出层，并包括第一节点和第二节点，所有人形区域内的像素点的输出对应所述第一节点，所有人形区域外的像素点的输出对应所述第二节点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：对测试人形图像的所有第二像素点，以所述像第二素点为中心提取不同尺度的图像块。