[发明专利]图像分割方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种图像分割方法、装置及存储介质，旨在解决现有分割方法需要标注数据，或者无法将对象的不同部分分割为一个整体以导致分割准确度较差的技术问题。为此目的，本发明的图像分割方法包括下述步骤：将待分割图像划分为至少一个第一图像块；确定每个第一图像块的Token，以得到Token集合；基于Token集合确定每个第一图像块对应的主题；基于每个第一图像块对应的主题对待分割图像进行分割，得到初始分割图像。如此，提高了图像分割的准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种图像分割方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，传统的图像分割方法主要包括有监督方法、半监督方法、域迁移方法以及无监督方法，其中有监督方法、半监督方法以及域迁移等方法都需要或多或少的标注数据或者交互数据。对于少数完全的无监督方法，其是利用相似特征的像素属于同一个物体来实现图像的分割。但是，无监督方法容易导致一个对象的不同部分不能被分割成为一个整体。

相应地，本领域需要一种新的图像分割方案来解决上述问题。

发明内容

为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决现有分割方法需要标注数据，或者无法将对象的不同部分分割成为一个整体以导致分割准确度较差的技术问题。本发明提供了一种图像分割方法、装置及存储介质。

在第一方面，本发明提供一种图像分割方法，包括下述步骤：将待分割图像划分为至少一个第一图像块；确定每个所述第一图像块的Token，以得到Token集合；基于所述Token集合确定每个第一图像块对应的主题；基于所述每个第一图像块对应的主题对所述待分割图像进行分割，得到初始分割图像。

在一个实施方式中，确定每个所述第一图像块的Token，以得到Token集合包括：基于图像特征提取模型获取每个所述第一图像块的特征向量；对所述第一图像块的特征向量进行聚类，得到第一图像块的Token；基于每个所述第一图像块的Token得到Token集合。

在一个实施方式中，基于所述Token集合确定每个第一图像块对应的主题包括：构建LDA模型，并对所述LDA模型进行训练；将所述Token集合输入训练好的所述LDA模型，得到每个第一图像块对应的主题。

在一个实施方式中，基于所述每个第一图像块对应的主题对所述待分割图像进行分割，得到初始分割图像包括：S1、确定所述第一图像块的中心像素点，并将所述第一图像块对应的主题作为所述第一图像块的中心像素点对应的主题；S2、对所述待分割图像进行第二次划分，得到至少一个第二图像块，以及基于所述第二图像块确定所述第二图像块的中心像素点的主题，所述第二图像块的尺寸与第一图像块的尺寸相同；S3、继续对所述待分割图像进行划分，直至完成对所述待分割图像的W×W次划分，得到至少一个第N图像块，以及基于所述第N图像块确定所述第N图像块的中心像素点的主题，其中W为第一图像块的尺寸；S4、基于至少一个所述第N图像块以及所述第N图像块对应的主题得到初始分割图像。

在一个实施方式中，所述图像分割方法还包括：在基于每个图像块对应的主题对所述待分割图像进行分割时，利用马尔科夫随机场模型对所述待分割图像进行约束。

在一个实施方式中，所述图像分割方法还包括：确定所述初始分割图像的边框；将所述初始分割图像的边框放大至预设尺寸；对所述初始分割图像进行二进制腐蚀，得到腐蚀后的初始分割图像；将包含腐蚀后的所述初始分割图像和边框的区域输入GraphCut模型，得到最终分割图像。

在一个实施方式中，所述图像分割方法还包括：基于所述第N图像块对应的主题对至少一个所述第N图像块进行分组，得到由所述第N图像块组成的至少一个分割对象的主题。