[发明专利]一种图像分割方法、装置、存储介质和电子设备

说明书

本申请实施例公开了一种图像分割方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法涉及人工智能领域中的深度学习方向，包括：获取待分割图像、以及待分割图像对应的超像素图像，分别对待分割图像、以及超像素图像进行编码操作，得到低层图像特征信息、以及低层边界特征信息，将低层图像特征信息、以及低层边界特征信息进行融合，得到注意力特征信息，对注意力特征信息进行多层编码操作，得到中层图像特征信息、以及高层图像特征信息，对高层图像特征信息进行解码操作，得到目标特征信息，基于目标特征信息对待分割图像进行图像分割，得到待分割图像对应的感兴趣区域。该方案可以提升图像分割的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像分割方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

基于人工智能的图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。图像分割是图像识别和计算机视觉等领域至关重要的预处理步骤，没有正确的分割就不可能有正确的识别。现今人工神经网络识别技术引起了广泛关注，但是目前利用神经网络进行图像分割时，没有有效地利用图像中与分割图像相关的信息，导致图像分割的准确度不高。

发明内容

本申请实施例提供一种图像分割方法、装置、存储介质和电子设备，该方案可以提升图像分割的准确性。

本申请实施例提供一种图像分割方法，包括：

获取待分割图像、以及所述待分割图像对应的超像素图像；

分别对所述待分割图像、以及所述超像素图像进行编码操作，得到所述待分割图像的低层图像特征信息、以及所述超像素图像的低层边界特征信息；

将所述低层图像特征信息、以及所述低层边界特征信息进行融合，得到关注所述待分割图像的边界信息的注意力特征信息；

基于所述低层边界特征信息、以及注意力机制，对所述注意力特征信息进行多层编码操作，得到中层图像特征信息、以及高层图像特征信息；

基于所述低层图像特征信息、以及所述中层图像特征信息，对所述高层图像特征信息进行解码操作，得到目标特征信息；

基于所述目标特征信息对所述待分割图像进行图像分割，得到所述待分割图像对应的感兴趣区域。

相应的，本申请实施例还提供一种图像分割装置，包括：

获取模块，用于获取待分割图像、以及所述待分割图像对应的超像素图像；

第一编码模块，用于分别对所述待分割图像、以及所述超像素图像进行编码操作，得到所述待分割图像的低层图像特征信息、以及所述超像素图像的低层边界特征信息；

融合模块，用于将所述低层图像特征信息、以及所述低层边界特征信息进行融合，得到关注所述待分割图像的边界信息的注意力特征信息；

第二编码模块，用于基于所述低层边界特征信息、以及注意力机制，对所述注意力特征信息进行多层编码操作，得到中层图像特征信息、以及高层图像特征信息；

解码模块，用于基于所述低层图像特征信息、以及所述中层图像特征信息，对所述高层图像特征信息进行解码操作，得到目标特征信息；

分割模块，用于基于所述目标特征信息对所述待分割图像进行图像分割，得到所述待分割图像对应的感兴趣区域。

可选的，在一些实施例中，所述第二编码模块可以包括第一编码子模块、融合子模块和第二编码子模块，如下：

第一编码子模块，用于分别对所述注意力特征信息、以及所述低层边界特征信息进行编码操作，得到中层图像特征信息、以及中层边界特征信息；

融合子模块，用于将所述中层图像特征信息、以及所述中层边界特征信息进行融合，得到目标注意力特征信息；