[发明专利]一种矿物浮选泡沫图像的分割方法及电子设备

权利要求书

1.一种矿物浮选泡沫图像的分割方法，其特征在于，包括：

获取待分割泡沫图像；

通过提取网络对所述待分割泡沫图像进行特征提取，得到多个特征图；

采用处理网络，根据所述多个特征图得到泡沫分割图像。

2.根据权利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述提取网络包括细节层组、多个残差组和池化层，所述细节层组和每一个所述残差组均连接一个所述池化层，所述多个特征图包括细节特征图和抽象特征图；

所述通过提取网络对所述待分割泡沫图像进行特征提取，得到多个特征图，包括：

采用所述细节层组，提取所述待分割泡沫图像的特征，得到所述细节特征图，经池化得到池化细节特征图；

将所述池化细节特征图依次输入所述多个残差组和对应的池化层，得到分辨率依次减小的多个抽象特征图，所述多个抽象特征图分别由所述多个残差组得到。

3.根据权利要求2所述的分割方法，其特征在于，每一个所述残差组对输入的数据依次进行残差映射和恒等映射并融合残差映射和恒等映射处理后的数据，得到对应的抽象特征图。

4.根据权利要求2所述的分割方法，其特征在于，所述处理网络包括多个跳跃融合组和一个分类层；

所述采用处理网络，根据所述多个特征图得到泡沫分割图像，包括：

采用所述多个跳跃融合组，基于所述抽象特征图和所述细节特征图得到待分类特征图；

采用所述分类层，对经过卷积处理的所述待分类特征图中的像素进行分类，根据分类结果得到所述泡沫分割图像。

5.根据权利要求4所述的分割方法，其特征在于，所述多个跳跃融合组依次设置，所述采用所述多个跳跃融合组，基于所述抽象特征图和所述细节特征图得到待分类特征图，包括：

将最小分辨率的抽象特征图经池化处理后输入第一跳跃融合组；

经上采样扩大分辨率后跳跃融合相同分辨率的抽象特征图得到融合特征图输入下一个跳跃融合组，直至上采样后的分辨率等于所述细节特征图的分辨率，跳跃融合所述细节特征图得到所述待分类特征图。

6.根据权利要求4所述的分割方法，其特征在于，所述分类结果包括第一类型和第二类型，所述第一类型和第二类型分别对应泡沫的边界轮廓和泡沫。

7.根据权利要求1所述的分割方法，其特征在于，还包括：

获取泡沫图像样本集和对应的分割图像样本集；

根据所述泡沫图像样本和对应的分割图像样本，对所述预设图像分割模型进行训练，得到图像分割模型；

所述图像分割模型包括提取网络和处理网络。

8.根据权利要求7所述的分割方法，其特征在于，还包括：

所述根据所述泡沫图像样本和对应的分割图像样本，对所述预设图像分割模型进行训练，得到图像分割模型之前，采用弹性变换扩充所述泡沫图像样本集。

9.根据权利要求7所述的分割方法，其特征在于，还包括，将所述待分割泡沫图像和所述泡沫分割图像分别对应加入所述泡沫图像样本集和所述分割图像样本集。

10.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器连接的存储器；其中，

所述存储器存储可被所述一个处理器执行指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1～9任意一项所述的分割方法。