一种基于U-EM网络实现的图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于U

【技术实现步骤摘要】
一种基于U
‑
EM网络实现的图像分割方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于U
‑
EM网络实现的图像分割方法。

技术介绍

[0002]图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉逐渐细化形成了自己的科学体系，其中图像分割作为图像处理领域的重要分支，起着越来越重要的作用。图像分割是指将图像划分成互不相交的、有意义的子区域，在同一个区域的像素点具有一定的相关性，不同区域的像素点存在一定的差异性，即是对图片中有相同性质的像素赋予相同标签的过程。
[0003]最早的图像分割方法应用在医学影像处理领域，对影像中的特定目标分割后再进行医疗分析诊断。由于医学影像场景简单，背景和目标区别明显，在该领域中大多是通过简单的基于阈值的方法进行粗糙的像素级别的分割。随着分割场景的复杂化，对分割技术的要求也愈加严格，陆续出现了基于边缘、区域、聚类、图论和特定理论等的分割方法，分割的效果也因此本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于U
‑
EM网络实现的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：输入512
×
512的单通道图像，经过16个3
×
3的卷积核卷积生成一个512
×
512
×
16的特征图；步骤二：将得到的特征图传入Primary Capsule层，生成512
×
512
×
16
×
(4
×
4)的Pose矩阵以及512
×
512
×
16
×
1的Activation矩阵；步骤三：将得到的Pose矩阵以及Activation矩阵经过2
×
2的maxpooling层进行池化，生成256
×
256
×
16
×
(4
×
4+1)的矩阵；步骤四：将池化后的矩阵经过卷积胶囊层，使用EM路由算法迭代三次，更新Pose矩阵以及Activation矩阵的参数，通道数为输入通道数的二倍，得到256
×
256
×
64
×
(4
×
4+1)的矩阵；步骤五：继续重复步骤三和步骤四两次，最后一次卷积胶囊为了下一步做准备，将使用和输入矩阵相同的通道数，得到128
×
128
×
64
×
(4
×
4+1)矩阵；步骤六：将得到的矩阵进行上采样，恢复矩阵大小，将得到的矩阵与同层特征矩阵进行合并，得到128
×
128
×
128
×
(4
×
4+1)的矩阵；步骤七：将合并后的矩阵经过卷积胶囊层，使用EM路由算法迭代三次，更新Pose矩阵以及Activation矩阵的参数，通道数为输入通道数的四分之一，得到128
×
128
×
32
×
(4
×
4+1)的矩阵；步骤八：重复步骤六和步骤七两次，最后一次经过卷积胶囊层时生成的通道数为输入的二分之一，得到512
×
512
×
16
×
(4
×
4+1)矩阵；步骤九：经过一层全连接层，实现像素级的预测，复原原图像。2.根据权利要求1所述的基于U
‑
EM网络实现的图像分割方法，其特征在于，步骤四利用EM路由迭代计算出姿态矩阵和输出胶囊的激活值，EM法交替地调用步骤E和步骤M，将数据点拟合到混合高斯模型；其中，步骤E确定父胶囊每个数据点分配的概率R

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽香，王德宇，彭海朋，黄京泽，张嘉轩，孟寅，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：