【技术实现步骤摘要】
经由二元和多类马尔可夫随机场的基于高效半定规划的推理的图像分割
[0001]本专利技术总地涉及图像分类和基于所得分类的操作的系统和方法。
技术介绍
[0002]无向图形模型或马尔可夫随机场(MRF)因其简明地表示感兴趣变量之间的关联的能力而被用在各种真实世界的应用(如计算机视觉、计算生物学等)中。
技术实现思路
[0003]一种图像分割方法,包括:接收n个像素的图像和图像的注释;基于图像和注释形成耦合矩阵、每个长度为n的k个类向量和偏置系数;基于耦合矩阵、类向量和偏置系数生成每个长度为n的n个像素向量;从像素向量创建长度为n的单个分割向量,其中分割向量中的每个条目标识k个类向量中的一个;以及输出单个分割向量。
[0004]一种用于经由图像分割来控制物理系统的系统包括控制器。控制器可以被配置为:从第一传感器接收n个像素的图像,并且从第二传感器接收图像的注释;基于图像和注释形成耦合矩阵、每个长度为n的k个类向量和偏置系数;基于耦合矩阵、类向量和偏置系数生成每个长度为n的n个像素向量;从像素向量创建长度为n ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法,包括:接收n个像素的图像和图像的注释;基于图像和注释形成耦合矩阵、每个长度为n的k个类向量和偏置系数;基于耦合矩阵、类向量和偏置系数生成每个长度为n的n个像素向量;从像素向量创建长度为n的单个分割向量,其中分割向量中的每个条目标识k个类向量中的一个;以及输出单个分割向量。2.根据权利要求1所述的方法,其中基于混合方法的应用来生成所述n个像素向量,直到所述像素向量已经收敛。3.根据权利要求1所述的方法,其中所述n个像素向量包括每对所述n个像素之间的关联数据。4.根据权利要求1所述的方法,其中所述n个像素向量中的每一个被舍入到预测类,并且其中所有像素分类被收集在单个n维分割向量中。5.根据权利要求4所述的方法,其中预测类是至少2个预测类(背景类和一个或多个前景类)中的一个。6.根据权利要求1所述的方法,其中从第一传感器接收图像,并且从第二传感器接收图像的注释。7.根据权利要求6所述的方法,其中第一传感器是光学、光、成像或光子传感器。8.根据权利要求7所述的方法,其中第二传感器是热、热量或温度传感器。9.根据权利要求8所述的方法,进一步包括基于单个分割向量控制机械系统。10.一种用于经由图像分割控制物理系统的系统,包括:控制器,被配置为,从第一传感器接收n个像素的图像,并从第二传感器接收图像的注释;基于图像和注释形成耦合矩阵、每个长度为n的k个类向量和偏置系数;基于耦合矩阵、类向量和偏置系数生成每个长度为n的n个像素向量;从像素向量创建长度为n的单个分割向量,其中分割向量中的每个条目标识k个类向量中的一个;输出单个分割向量;以及基于单个分割向量操作物理系统。11.根据...
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