基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法，旨在解决现有技术中交互式分割方法的分割参数人工选择耗时耗力，同时交互分割参数固定而导致交互式分割结果准确率不高的问题；本发明专利技术提出了一种新的基于分割质量评价的自动选择交互式分割方法参数以获取最优分割的方法，利用分割质量评价来获得最优的分割参数从而提高了分割的准确性，其中分割质量评价采用基于卷积神经网络的方法，保证了评价的高准确率，构建了一个新的交互式分割性能优化结构；本发明专利技术适用于图像处理领域相关领域。

【技术实现步骤摘要】
基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法
本专利技术属于图像处理领域，具体涉及一种基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法。
技术介绍
图像分割是图像处理、计算机视觉领域中的关键技术，图像分割是通过给图像上每个像素点打标签的方法将数字图像分割成不同的像素区域，使得同一个像素区域具有某种共同的视觉特性。图像分割的目的是简化或者改变图像的表示方式，使之更有实际意义以及更易于分析理解。图像分割往往是图像分析的第一步，其结果对后续特征提取、图像分类、图像理解都具有很重要的意义。在图像分割领域中，交互式分割或者说基于先验的分割方法是一个重要的研究部分。由于目前的计算机还无法达到理解高层语义的水平，机器自动分割很难达到预期的目的，而手动分割工程量又十分巨大，因而交互式分割成为了研究热点，尤其当图像对十分复杂时，交互式分割能够更容易提取人们感兴趣的部分、完成分割任务的要求。图像分割方法发展到现在，人们已经提出了很多的交互式分割方法，其中比较有名的是Grabcut，Randomwalker和Activecontourmodel。交互式分割是指根据用户的交互信息，对图像中的像素点进行判断，决定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建基于多尺度卷积神经网络的分割质量评价结构，并根据现有的分割结果数据库对分割质量评价结构进行迭代训练得到卷积神经网络分割质量评价模型；步骤2：对样本图像进行交互式分割构建交互式分割结果数据库；步骤3：利用交互式分割结果数据库以及卷积神经网络分割质量评价模型进行迭代训练并获得分割评价网络模型；步骤4：对目标图像进行分割得到交互式分割结果，根据分割评价网络模型对交互式分割结果进行评价，选择最高评价分数所对应的交互式分割参数作为该目标图像的最优分割参数，根据最优分割参数输出对应的最优交互分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建基于多尺度卷积神经网络的分割质量评价结构，并根据现有的分割结果数据库对分割质量评价结构进行迭代训练得到卷积神经网络分割质量评价模型；步骤2：对样本图像进行交互式分割构建交互式分割结果数据库；步骤3：利用交互式分割结果数据库以及卷积神经网络分割质量评价模型进行迭代训练并获得分割评价网络模型；步骤4：对目标图像进行分割得到交互式分割结果，根据分割评价网络模型对交互式分割结果进行评价，选择最高评价分数所对应的交互式分割参数作为该目标图像的最优分割参数，根据最优分割参数输出对应的最优交互分割结果。2.如权利要求1所述的基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法,其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：步骤1.1:选取质量评价指标，即分割准确值IOU；步骤1.2：构建基于多尺度卷积神经网络的分割质量评价结构；步骤1.3：根据现有的分割结果数据库对分割质量评价结构进行迭代训练得到卷积神经网络分割质量评价模型以及模型参数。3.如权利要求2所述的基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法,其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：步骤2.1：选取交互式分割法以及交互式分割法参数；步骤2.2：选取样本图像，并在不同的交互式分割法参数下对样本图像进行交互式分割；步骤2.3：获得了样本图像、不同交互式分割法参数下的分割结果、每个分割结果对应的分...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟凡满，施雯，郭莉丽，罗堃铭，李宏亮，吴庆波，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51