[发明专利]基于宽残差金字塔池化网络的图像分割方法及系统有效
| 申请号： | 201711228818.9 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN107945185B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 王瑜;朱婷;马泽源 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 100048 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于宽残差金字塔池化网络的图像分割方法及系统，其中，方法步骤包括：输入待分割图像；对待分割图像进行标准化；获取WRN‑PPNet模型；对训练图像进行预处理，并通过数据扩展法增加训练图像的模式和数量，得到训练图像集；根据WRN‑PPNet模型和训练图像集进行模型训练，以生成WRN‑PPNet分割模型；根据待分割图像通过WRN‑PPNet分割模型得到图像分割结果。该方法可以基于WRN‑PPNet全自动地对图像进行分割，实现对目标对象分割的目的，不受待分割图像类别的限制，而且适应性强，模型性能好，从而有效提高图像分割的准确性和便捷性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 宽残差 金字塔 网络 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于宽残差金字塔池化网络的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n输入待分割图像；/n对所述待分割图像进行标准化，以使所述待分割图像的像素均值为0且方差为1；/n获取WRN-PPNet模型，其中，所述WRN-PPNet模型包括WRN模块和PPNet模块，且所述WRN模块提取的特征与所述PPNet模块提取的特征相融合，其中，所述PPNet模块包括第一池化通路、第二池化通路和第三池化通路，所述第一池化通路的池化窗口大小为4*4，所述第二池化通路的池化窗口大小为2*2，所述第三池化通路的池化窗口大小为1*1，且池化方式均为平均池化；所述获取WRN-PPNet模型，进一步包括：在所述PPNet模块的池化通路上作反卷积操作，其中，在所述第一池化通路上作两次反卷积操作，并且在所述第二池化通路上作一次反卷积操作，且每个反卷积层之前均有两个卷积层，以及在所述第三池化通路上有两个卷积层，卷积核大小均为3*3；/n对训练图像进行预处理，以使所述训练图像的像素均值为0且方差为1，且使得分割对象的像素标签为1且其余部分像素标签为0，并通过数据扩展法增加所述训练图像的模式和数量，得到训练图像集；/n根据所述WRN-PPNet模型和所述训练图像集进行模型训练，以生成WRN-PPNet分割模型；以及/n根据标准化后的待分割图像通过所述WRN-PPNet分割模型得到图像分割结果。/n
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