[发明专利]结合图像内部空间关系及视觉共生关系的图像标注方法

摘要

本发明公开了一种结合图像内部空间关系及视觉共生关系的图像标注方法，该方法包括图像分割、特征提取及标注算法三部分组成，首先利用过分割方法将图像过分割为若干区域，然后对每个区域提取视觉特征，最后通过结合利用图像中各区域之间的空间位置关系以及视觉共生关系等上下文信息建立一个图像标注分类模型。本发明的优点是图像标注准确率高，能够充分有效的利用图像中空间位置关系以及视觉共生关系两种不同类型的上下文信息来提高图像标注的准确性。

主权项

一种结合图像内部空间关系及视觉共生关系的图像标注方法，其特征是包括下列步骤：(1)利用过分割方法将每幅图像分割为若干区域，将图像中的不同物体分割到不同的区域，使每个分割区域中只包含单一类别的物体；(2)针对图像中的每个区域，提取颜色、纹理、形状和空间位置特征信息，构成一组连续值的特征向量；(3)利用Kmeans对所有的连续值特征向量进行聚类，得到K个聚类中心，构成词汇表V；(4)利用词汇表V对每个区域的特征向量进行量化，从而得到每个像素的视觉关键词W；(5)针对图像中所有分割区域的空间位置关系，考虑相邻区域之间的空间关系，建立一阶马尔可夫网络模型；(6)根据图像中所有区域的视觉关键词，统计其视觉关键词直方图，利用隐含狄利克雷分配对视觉关键词之间的共生关系进行建模；(7)结合图像中各区域之间的空间关系和共生关系，建立一种结合一阶马尔可夫网络和隐含狄利克雷分配的概率图模型；(8)利用人工标注的图像数据集按照所述步骤(1)至(7)，分割、提取特征、量化、构造和训练模型，得到一组模型的参数；(9)针对未标注的图像，利用训练得到的参数初始化模型，并根据所提取的特征和视觉关键词，对每个分割区域进行标注。