【技术实现步骤摘要】
多尺度图像分割方法及装置
[0001]本申请涉及数据处理
,特别涉及多尺度图像分割方法及装置。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展,图像处理技术应用越来越广泛,比如图像分割、图像编辑等。图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。同时,在许多对图像分割有特殊要求的图像处理领域,比如针对遥感影像的图像分割领域,对图像分割精度的要求越来越高。
技术实现思路
[0003]有鉴于此,本申请提供了一种多尺度图像分割方法、一种多尺度图像分割装置、一种计算设备以及一种计算机可读存储介质。
[0004]本申请提供一种多尺度图像分割方法,包括:
[0005]获取待处理图像;
[0006]按照至少两种切分尺度,将所述待处理图像切分为与至少两种切分尺度对应的子图像;
[0007]将所述子图像调整至满足预设条件,获得中间图像;
[0008]对所述中间图像中的目标特征进行图像分割,获得所述目标特征对应的目标图像区域;
[0009]对所述目标图像区域进行融合,获得目标图像。
[0010]可选的,所述对所述中间图像中的目标特征进行图像分割,获得所述目标特征对应的目标图像区域,包括:
[0011]计算所述中间图像包含的最小图像单元为所述目标特征的概率值;
[0012]选择概率值大于第一概率阈值的最小图像单元组成所述目标特征对应的目 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多尺度图像分割方法,包括:获取待处理图像;按照至少两种切分尺度,将所述待处理图像切分为与至少两种切分尺度对应的子图像;将所述子图像调整至满足预设条件,获得中间图像;对所述中间图像中的目标特征进行图像分割,获得所述目标特征对应的目标图像区域;对所述目标图像区域进行融合,获得目标图像。2.根据权利要求1所述的多尺度图像分割方法,所述对所述中间图像中的目标特征进行图像分割,获得所述目标特征对应的目标图像区域,包括:计算所述中间图像包含的最小图像单元为所述目标特征的概率值;选择概率值大于第一概率阈值的最小图像单元组成所述目标特征对应的目标图像区域。3.根据权利要求2所述的多尺度图像分割方法,所述对所述目标图像区域进行融合,获得目标图像,包括:根据所述目标图像区域包含的最小图像单元的概率值,计算所述待处理图像包含的最小图像单元的优化概率值;在所述待处理图像中分割出优化概率值大于第二概率阈值的最小图像单元组成目标图像区域,作为所述目标图像。4.根据权利要求2所述的多尺度图像分割方法,所述对所述目标图像区域进行融合,获得目标图像,包括:根据所述子图像与所述中间图像的一一对应关系,确定每种切分尺度对应的中间图像进行图像分割后获得的目标图像区域;对每种切分尺度对应的中间图像进行图像分割后获得的目标图像区域进行图像合并,获得每种切分尺度对应的合并图像区域;对所述至少两种切分尺度对应的合并图像区域进行融合,获得所述目标图像。5.根据权利要求4所述的多尺度图像分割方法,所述对所述至少两种切分尺度对应的合并图像区域进行融合,获得所述目标图像,包括:根据所述合并图像区域包含的最小图像单元的概率值,计算所述待处理图像包含的最小图像单元的优化概率值;在所述待处理图像中分割出优化概率值大于第二概率阈值的最小图像单元组成目标图像区域,作为所述目标图像。6.根据权利要求3所述的多尺度图像分割方法,所述优化概率值,包括:所述至少两种切分尺度的目标图像区域包含的最小图像单元的概率值的加权平均值。7.根据权利要求1所述的多尺度图像分割方法,所述对所述中间图像中的目标特征进行图像分割,获得所述目标特征对应的目标图像区域步骤,采用图像分割模型实现;其中,所述图像分割模型的输入为所述中间图像,输出为所述目标特征对应的目标图像区域。8.根据权利要求7所述的多尺度图像分割方法,所述图像分割模型针对所述中间图像
进行的图像分割,包括:计算所述中间图像包含的最小图像单元为所述目标特征的概率值;选择概率值大于第一概率阈值的最小图像单元组成所述目标特征对应的目标图像区域。9.根据权利要求2所述的多尺度图像分割方法,所述至少两种切分尺度中...
【专利技术属性】
技术研发人员:窦则胜,胡彬,马志建,李昊,
申请(专利权)人:阿里巴巴集团控股有限公司,
类型:发明
国别省市:
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