一种图像的交互式分割方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图像的交互式分割方法和系统，涉及图像识别领域。该方法包括：标记原始图像的多个预设区域，在排除多个预设区域的原始图像中标记多个前景点和多个背景点，通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像的第一前景预测图、第二前景预测图和背景预测图，根据所述第一前景预测图，或所述第一前景预测图与所述第二前景预测图的结合获得交互式分割结果，本发明专利技术通过交互式分割模型的自动分割算法以及用户提供的目标或背景标记信息，可以使标注过程更加智能高效，实现复杂场景不需要交互很多次，就能达到理想的标注分割效果，标注分割效率高。效率高。效率高。

An interactive image segmentation method and system

【技术实现步骤摘要】
一种图像的交互式分割方法和系统


[0001]本专利技术涉及图像识别领域，尤其涉及一种图像的交互式分割方法和系统。

技术介绍

[0002]一般的交互流程中，用户每次交互新增一个前景标记或者一个背景标记，每次标记结束后得到算法分割结果，用户通过对过分割或者欠分割区域进行标记不断修正分割结果。对于多个目标需要标注的场景，往往用户需要多次点击每个目标才能完成标注；对于多个层级目标重合的场景，一次交互式分割只能得到一种目标，需多次交互才能完成；对于已经存在一些确定的标注不需要修改，而只需要新增标注的场景，新的交互分割结果可能部分覆盖已经确定的标注区域，需要增加交互次数才能完成。以上复杂场景需要较多的交互次数才能达到理想的标注效果，标注效率低下。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种图像的交互式分割方法和系统。
[0004]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0005]一种图像的交互式分割方法，包括：
[0006]标记原始图像的多个预设区域；
[0007]在排除多个预设区域的原始图像中标记多个前景点和多个背景点；
[0008]通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像的第一前景预测图、第二前景预测图和背景预测图，根据所述第一前景预测图，或所述第一前景预测图与所述第二前景预测图的结合获得交互式分割结果。
[0009]本专利技术的有益效果是：本方案通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像的前景预测图和背景预测图，本专利技术通过交互式分割模型的自动分割算法以及用户提供的目标或背景标记信息，可以使标注过程更加智能高效，实现复杂场景不需要交互很多次，就能达到理想的标注分割效果，标注分割效率高。
[0010]进一步地，还包括：
[0011]在训练集中选取任一图像的第一前景区域、预设区域和背景区域；
[0012]对所述第一前景区域、所述预设区域和所述背景区域进行标记点采样，获得采样后的多个标记点；如果此时存在迭代的标记点，所述多个标记点包括：实时采样的标记点及迭代的标记点；
[0013]将多个标记点输入所述交互式分割模型中，通过前向传播处理、后向传播处理进行迭代训练，获得训练后的交互式分割模型。
[0014]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过对所述第一前景区域、所述预设区域和所述背景区域进行标记点采样，获得采样后的多个标记点，将多个标记点输入所述交互式分割模型中，通过前向传播处理、后向传播处理进行迭代训练，获得训练后的交互式
分割模型，实现将预设区域输入模型中，新的分割结果不会影响预设区域，从而减少交互次数。
[0015]进一步地，还包括：
[0016]获得公开的语义分割数据集，按照预设比例从所述语义分割数据集中划分出训练集。
[0017]进一步地，还包括：
[0018]将已标记分割后的语义分割数据集中的数据标记为对应语义类型的一级标签；
[0019]对所述语义分割数据集进行实例分割；
[0020]根据实例分割结果将所述语义分割数据集中的数据标记为对应实例的二级标签；
[0021]根据所述一级标签和所述二级标签获得分割后的语义分割数据集；
[0022]所述按照预设比例从所述语义分割数据集中划分出所述训练集具体包括：
[0023]按照预设比例从所述分割后的语义分割数据集中划分出所述训练集。
[0024]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案按照语义分割将不同类型目标标记为不同标签，作为一级类别；按照实例分割，同一类型目标的不同实例分别标记为不同标签，作为二级类别，交互式分割模型可以产生多个层级目标的分割结果，用户可以一次获取单个感兴趣的目标，也可同时获取感兴趣的一类目标，大大减少交互次数，提高标注效率。
[0025]进一步地，所述交互式分割模型包括：将输入通道变换为5，输出通道变换为3的语义分割模型。
[0026]本专利技术解决上述技术问题的另一种技术方案如下：
[0027]一种图像的交互式分割系统，包括：第一标记模块、第二标记模块和分割处理模块；
[0028]所述第一标记模块用于标记原始图像的多个预设区域；
[0029]所述第二标记模块用于在排除多个预设区域的原始图像中标记多个前景点和多个背景点；
[0030]所述分割处理模块用于通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像的第一前景预测图、第二前景预测图和背景预测图，根据所述第一前景预测图，或所述第一前景预测图与所述第二前景预测图的结合获得交互式分割结果。
[0031]本专利技术的有益效果是：本方案通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像的前景预测图和背景预测图，本专利技术通过交互式分割模型的自动分割算法以及用户提供的目标或背景标记信息，可以使标注过程更加智能高效，实现复杂场景不需要交互很多次，就能达到理想的标注分割效果，标注分割效率高。
[0032]进一步地，还包括：训练模块，用于在所述训练集中选取任一图像的第一前景区域、预设区域和背景区域；
[0033]对所述第一前景区域、所述预设区域和所述背景区域进行标记点采样，获得采样后的多个标记点；如果此时存在迭代的标记点，所述多个标记点包括：实时采样的标记点及迭代的标记点；
[0034]将多个标记点输入所述交互式分割模型中，通过前向传播处理、后向传播处理进行迭代训练，获得训练后的交互式分割模型。
[0035]进一步地，还包括：训练集划分模块，用于获得公开的语义分割数据集，按照预设比例从所述语义分割数据集中划分出训练集。
[0036]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过对所述第一前景区域、所述预设区域和所述背景区域进行标记点采样，获得采样后的多个标记点，将多个标记点输入所述交互式分割模型中，通过前向传播处理、后向传播处理进行迭代训练，获得训练后的交互式分割模型，实现将预设区域输入模型中，新的分割结果不会影响预设区域，从而减少交互次数。
[0037]进一步地，还包括：分割模块，用于将已标记分割后的所述语义分割数据集中的数据标记为对应语义类型的一级标签；
[0038]对所述语义分割数据集进行实例分割；
[0039]根据实例分割结果将所述语义分割数据集中的数据标记为对应实例的二级标签；
[0040]根据所述一级标签和所述二级标签获得分割后的语义分割数据集；
[0041]所述训练集划分模块具体用于：
[0042]按照预设比例从所述分割后的语义分割数据集中划分出所述训练集。
[0043]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案按照语义分割将不同类型目标标记为不同标签，作为一级类别；按照实例分割，同一类型目标的不同实例分别标记为不同标签，作为二级类别，交互式分割模型可以产生多个层级本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像的交互式分割方法，其特征在于，包括：标记原始图像的多个预设区域；在排除多个预设区域的原始图像中标记多个前景点和多个背景点；通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像的第一前景预测图、第二前景预测图和背景预测图，根据所述第一前景预测图，或所述第一前景预测图与所述第二前景预测图的结合获得交互式分割结果。2.根据权利要求1所述的一种图像的交互式分割方法，其特征在于，还包括：在训练集中选取任一图像的第一前景区域、预设区域和背景区域；对所述第一前景区域、所述预设区域和所述背景区域进行标记点采样，获得采样后的多个标记点；如果此时存在迭代的标记点，所述多个标记点包括：实时采样的标记点及迭代的标记点；将多个标记点输入所述交互式分割模型中，通过前向传播处理、后向传播处理进行迭代训练，获得训练后的交互式分割模型。3.根据权利要求2所述的一种图像的交互式分割方法，其特征在于，还包括：获得公开的语义分割数据集，按照预设比例从所述语义分割数据集中划分出所述训练集。4.根据权利要求3所述的一种图像的交互式分割方法，其特征在于，还包括：将已标记分割后的语义分割数据集中的数据标记为对应语义类型的一级标签；对所述语义分割数据集进行实例分割；根据实例分割结果将所述语义分割数据集中的数据标记为对应实例的二级标签；根据所述一级标签和所述二级标签获得分割后的语义分割数据集；所述按照预设比例从所述语义分割数据集中划分出所述训练集具体包括：按照预设比例从所述分割后的语义分割数据集中划分出所述训练集。5.根据权利要求1
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4任一项所述的一种图像的交互式分割方法，其特征在于，所述交互式分割模型包括：将输入通道变换为5，输出通道变换为3的语义分割模型。6.一种图像的交互式分割系统，其特征在于，包括：第一标记模块、第二标记模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴象飞，郭娜，张路，刘鹏飞，刘剑英，
申请(专利权)人：慧影医疗科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：