一种基于标签语义推理的自然图像分割方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字图像处理领域，涉及图像分割任务。
技术介绍
图像分割是指将图像分成若干特定的，具有某种性质的目标区域的技术和过程。 它是计算机视觉，图像处理领域中最底层的问题。图像分割可被用于目标检测，识别和图像 理解等高层计算机视觉任务中。根据适用任务的不同，人们提出了各种不同的研究方法： (1)基于聚类的图像分割方法 该方法旨在通过最大化类间的非相似性和最小化类内的相似性，从而将图像划分 为不同的聚类。比较成熟的算法包括K-means，Mean-shift，和Quick-shift等。 (2)基于图论的图像分割方法 该方法的思想是将图像中每一个像素点看作一个节点，两个节点之间的连接权重 正比于像素点对间的相似度，这样一副图像就转换为一个全连接图，从而将分割问题转换 为图划分问题。比较成熟的方法包括N-cut，Egbis等。 (3)基于分层的图像分割方法 该方法是近几年比较流行的方法，它关注于设计不同的分层模型来整合各种不同 尺度的图像颜色，纹理等信息，形成一个由粗到精的结构，从而达到图像分割的目的。而在自然图像分割中，其难点在于：图像中目标相对...
【技术保护点】
一种基于标签语义推理的自然图像分割方法，该方法包括:步骤1:获得一张待分割的图像，将带分割图像平均划分为四个子图像；步骤2：对各子图像进行如下处理；步骤2.1：计算子图像中各像素点两两之间的欧氏距离；步骤2.2：计算子图像中各像素点与剩余所有像素点间的平均欧氏距离；步骤2.3：计算各像素点的局部密度，该局部密度表示某像素点到其余像素点的欧氏距离大于平均欧氏距离的个数；步骤2.4：针对某一像素点，找到局部密度大于该像素点的其余像素点，寻找这些像素点中到该像素点欧氏距离的最小值，该最小值为针对像素点的相似距离；步骤2.5：采用步骤2.4的方法获取子图像中所有像素点的相似距离和邻...
【技术特征摘要】
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