一种图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种图像分割方法

【技术实现步骤摘要】
一种图像分割方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种图像分割方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]在计算机视觉相关
中，图像中物体或背景的分割
(
像素级分类
)
一直是该领域研究的重要方向，主要取决于其在多个场景下的广泛应用；例如，在无人机巡检领域，根据异常目标的图像分割可以准确性位报警区域；在增强现实场景中，可根据实际目标的图像分割来计算获取更加精准的相对位姿，从而获得更佳真实的视觉体验；等等
。
[0003]当前通过深度学习模型进行图像分割任务的主要数据来源是使用标注工具进行多边形人工标注
。
[0004]然而该标注方法具有以下显著缺点：首先，传统人工标注对于像素区域较小的目标或形状较为不规则的目标，需要耗费较长的时间逐一进行标注，标注效率较低，标注成本较高；且对于目标边界像素的划定只能采用多条直线进行分割，会导致部分非直线边界像素的标注错误，标签的分割精度受到客观条件限制；其次，在当前深度学习模型的发展趋势下，模型结构日益复杂及模型参数量也在爆炸式增长，因此模型训练所需的数据量也在变得非常庞大
(
目前部分大模型训练数据中掩码数量已为亿级
)
，传统的人工标注方法已经无法满足快速增长的模型训练数据规模的需求
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种图像分割方法
、r/>装置
、
设备及介质，以实现图像分割目标对象的自动确定
。
[0006]根据本专利技术的第一方面，提供了一种图像分割方法，包括：
[0007]获取待分割图像及筛选颜色条件，确定所述待分割图像中每个像素坐标点所对应的数字阵列信息；
[0008]根据预设特征颜色筛选区间对所述数字阵列信息进行筛选，确定所述待分割图像中满足颜色筛选条件的提词候选点集；
[0009]根据所述提词候选点集
、
预设提词分割模型及预设像素占比阈值，确定满足所述筛选颜色条件的目标对象；
[0010]根据所述目标对象对所述待分割图像进行分割
。
[0011]根据本专利技术的第二方面，提供了一种图像分割装置，包括：
[0012]信息获取模块，用于获取待分割图像及筛选颜色条件，确定所述待分割图像中每个像素坐标点所对应的数字阵列信息；
[0013]第一确定模块，用于根据预设特征颜色筛选区间对所述数字阵列信息进行筛选，确定所述待分割图像中满足颜色筛选条件的提词候选点集；
[0014]第二确定模块，用于根据所述提词候选点集
、
预设提词分割模型及预设像素占比
阈值，确定满足所述筛选颜色条件的目标对象；
[0015]图像分割模块，用于根据所述目标对象对所述待分割图像进行分割
。
[0016]根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0017]至少一个处理器；以及
[0018]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的图像分割方法
。
[0020]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的图像分割方法
。
[0021]本专利技术实施例的技术方案，通过获取待分割图像及筛选颜色条件，确定待分割图像中每个像素坐标点所对应的数字阵列信息；根据预设特征颜色筛选区间对数字阵列信息进行筛选，确定待分割图像中满足颜色筛选条件的提词候选点集；根据提词候选点集
、
预设提词分割模型及预设像素占比阈值，确定满足筛选颜色条件的目标对象；根据目标对象对待分割图像进行分割
。
通过预设特征颜色筛选区间对待分割图像进行筛选，得到提词候选点，进而通过预设提词分割模型得到目标分割掩码，再经过预设像素占比阈值进行过滤，得到目标对象
。
实现了对要分割的目标对象的自动确定，保证了目标对象确定的准确性，提高了图像分割的效率
。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0024]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种图像分割方法的流程图；
[0025]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种图像分割方法的流程图；
[0026]图3是根据本专利技术实施例二提供的一种图像分割方法的流程图；
[0027]图4是根据本专利技术实施例二提供的一种图像分割方法中的提词候选点集示意图；
[0028]图5是根据本专利技术实施例二提供的一种图像分割方法中的目标分割掩码示例图；
[0029]图6是根据本专利技术实施例二提供的一种图像分割方法中的目标分割掩码集示例图；
[0030]图7是根据本专利技术实施例二提供的一种图像分割方法中的目标对象示例图；
[0031]图8是根据本专利技术实施例三提供的一种图像分割装置的结构示意图；
[0032]图9是实现本专利技术实施例的电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0033]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围
。
[0034]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施
。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程
、
方法
、
系统
、
产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像分割方法，其特征在于，包括：获取待分割图像及筛选颜色条件，确定所述待分割图像中每个像素坐标点所对应的数字阵列信息；根据预设特征颜色筛选区间对所述数字阵列信息进行筛选，确定所述待分割图像中满足颜色筛选条件的提词候选点集；根据所述提词候选点集
、
预设提词分割模型及预设像素占比阈值，确定满足所述筛选颜色条件的目标对象；根据所述目标对象对所述待分割图像进行分割
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设特征颜色筛选区间对所述数字阵列信息进行筛选，确定所述待分割图像中满足颜色筛选条件的提词候选点集，包括：针对所述待分割图像中的每个像素坐标点，在所述数字阵列信息中确定对应的数字阵列；将所述数字阵列中各通道的通道数值与所述预设特征颜色筛选区间进行比对；当各所述通道数值属于所述预设特征颜色筛选区间时，将所述数字阵列对应的像素坐标点作为提词候选点；根据各所述提词候选点，确定所述待分割图像中满足颜色筛选条件的提词候选点集
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述提词候选点集
、
预设提词分割模型及预设像素占比阈值，确定所述待分割图像中满足所述筛选颜色条件的目标对象，包括：根据所述提词候选点集及所述预设提词分割模型，确定所述待分割图像的目标分割掩码集；根据所述目标分割掩码集及所述提词候选点集，确定各所述中间目标对应的特征颜色像素点占比；当所述特征颜色像素点占比大于所述预设像素占比阈值时，将对应的中间目标作为满足所述筛选颜色条件的目标对象
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标分割掩码中包括属于前景目标的前景目标像素坐标点及属于背景目标的背景目标像素坐标点
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述提词候选点集及所述预设提词分割模型，确定所述待分割图像的目标分割掩码集，包括：在所述提词候选点集中随机选取设定数量的提词候选点，作为目标提词候选点；根据各所述目标提词候选点及所述预设提词分割模型，确定所述待分割图像的中间目标对应的目标分割掩码；在所述提词候选点集中滤除所述前景目标像素坐标点对应的待滤除提词候选点，得到更新后的所述提词候选点集；基于更新后的所述提词候选点集返回执行目标分割掩码的确定步骤，直至更新后的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张松林，严雪飞，
申请(专利权)人：上海复亚智能技术发展有限公司，
类型：发明
国别省市：