[发明专利]一种基于超像素和长短时记忆网络的图像分割方法有效
| 申请号： | 201811560271.7 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109741341B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 文颖;谢恺 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于超像素和长短时记忆网络（Long Short‑Term Memory,LSTM）的图像分割方法，包括训练和测试两个阶段，训练阶段：对图像训练集进行预处理；利用一种超像素分割算法进行预分割；建立超像素图；根据超像素图构建适用于LSTM输入的特征序列训练集和真值集；训练LSTM模型。测试阶段：对待分割图像进行预处理、超像素分割、构建超像素图并构建特征序列；将特征序列输入已训练的LSTM模型，根据分类结果还原分割后的图像。本发明基于超像素分割，通过训练神经网络对超像素块进行分类获得分割结果，解决了传统分割网络对于空间边缘分割精度不足的问题，同时利用LSTM对于序列特征数据分类的特点，融合了超像素块的邻域信息，进一步提高了分割精度和时间性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 像素 短时记忆 网络 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于超像素和长短时记忆网络的图像分割方法，其特征在于，分为训练和测试两个阶段，包括如下步骤：步骤a：对图像训练集进行预处理；步骤b：利用一种超像素分割算法进行预分割，去除作为背景的超像素块，构建超像素图；步骤c：根据超像素图构建适用于LSTM输入的特征序列训练集和真值集；步骤d：训练LSTM模型；步骤e：对待分割的测试图像，重复步骤a‑c，将构建的特征序列输入已训练的LSTM模型，得到超像素块分类结果，将分类结果还原得到分割结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华东师范大学，未经华东师范大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811560271.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
