[发明专利]一种基于语义分割的图像trimap生成方法在审
| 申请号： | 201910677503.5 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110363728A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 胡玉琛;李猛;仇文彬 | 申请（专利权）人： | 上海尊溢商务信息咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/30;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海卓阳知识产权代理事务所(普通合伙) 31262 | 代理人： | 金重庆 |
| 地址： | 200072 上海市静安区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于语义分割的图像trimap生成方法，包括以下步骤：S1，获取海量原始图像数据与其标注数据；S2，对数据进行预处理，提取为RGB色空间的三维特征数据；S3，将三维特征数据输入深度神经网络模型进行训练，得到权重；S4，利用训练得到的模型权重对新图像进行预测，并使用条件随机场对结果进行优化，得到分割掩码图；S5，对步骤S4中产生的分割掩码图进行图像形态学处理，得到精确的原图trimap图。本发明的方法适用于任何前景物体，并且不局限于简单背景与复杂背景，在抗干扰与鲁棒性上非常优秀，产生的trimap精度高、速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 三维特征 语义分割 权重 掩码 预处理 图像 神经网络模型 原始图像数据 图像形态学 复杂背景 前景物体 抗干扰 鲁棒性 新图像 分割 标注 局限 预测 机场 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于语义分割的图像trimap生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取海量原始图像数据与其标注数据；步骤S2，对数据进行预处理，提取为RGB色空间的三维特征数据；步骤S3，将三维特征数据输入深度神经网络模型进行训练，得到权重；步骤S4，利用训练得到的模型权重对新图像进行预测，并使用条件随机场对结果进行优化，得到分割掩码图；步骤S5，对步骤S4中产生的分割掩码图进行图像形态学处理，得到精确的原图trimap图。
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