【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及图像处理，具体涉及一种图像分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、图像分割是指分离出图像中的各类实体。例如，比较常见的图像语义分割，是指通过为每一个像素点分配一个类别标签来将一幅图像分割为若干个有意义的部分。
2、然而，目前的图像分割方法还存在着图像分割精度不足的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种图像分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的图像分割方法存在的分割精度不足的问题。
2、一方面，本申请实施例提供一种图像分割方法，包括：
3、获取待处理的目标图像，并提取所述目标图像中的初始实体特征；
4、获取所述目标图像对应的样本图像，并从所述样本图像中提取得到实体间接触信息；
5、根据所述实体间接触信息对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息；
6、根据所述更新实体特征信息确定所述目标图像的实体分割结果。
7、作为本申请的一种可行实施例，所述从所述样本图像中提取得到实体间接触信息，包括：
8、对所述样本图像进行图像分割，得到所述样本图像中各实体对应的分割区域；
9、根据所述样本图像中各实体对应的分割区域确定各实体之间的接触频率和/或接触边界长度；
10、将所述接触频率和/或接触边界长度确定为实体间接触信息。
11、作为本申请的一种可行实施例，所述根据所述实体间接触信息对所述初
12、对所述实体间接触信息中各实体之间的接触频率进行归一化处理，得到各实体之间的第一依赖度；
13、对所述实体间接触信息中各实体之间的接触边界长度进行归一化处理，得到各实体之间的第二依赖度；
14、根据各实体之间的所述第一依赖度和所述第二依赖度生成各实体之间的融合依赖度；
15、根据各实体之间的融合依赖度对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息。
16、作为本申请的一种可行实施例，所述根据所述更新实体特征信息确定所述目标图像的实体分割结果，包括：
17、针对每一实体，从所述样本图像中提取所述实体对应的关联图像；所述关联图像为存在所述实体的样本图像；
18、基于所述实体对应的关联图像的数量，确定所述实体对应的存在概率；
19、根据各所述实体对应的存在概率对所述更新实体特征信息进行处理，得到融合实体特征信息；
20、根据所述融合实体特征信息确定所述目标图像中的实体分割结果。
21、作为本申请的一种可行实施例，所述提取所述目标图像中的初始实体特征，包括：
22、对所述目标图像进行卷积处理，得到所述目标图像的初始卷积特征图；
23、将所述初始卷积特征图输入至已训练的图像分割模型，得到若干实体特征表示向量；
24、针对每一实体特征表示向量，对所述实体特征表示向量进行分组处理，得到若干分组实体特征表示向量；
25、对所述分组实体特征表示向量进行加权融合，得到初始实体特征。
26、作为本申请的一种可行实施例，所述图像分割模型通过如下步骤训练得到：
27、获取训练图像以及所述训练图像对应的实体分割标签；
28、将所述训练图像输入至预设的初始图像分割模型，得到所述训练图像对应的预测特征表示向量；
29、根据所述预测特征表示向量，以及所述实体分割标签对应的标签特征表示向量对所述初始图像分割模型尽心给训练，得到已训练的图像分割模型。
30、作为本申请的一种可行实施例，所述从所述样本图像中提取得到实体间接触信息之后，所述方法还包括：
31、获取所述样本图像对应的场景信息，并将所述实体间接触信息与所述场景信息关联存储在预设数据库中；
32、所述根据所述实体间接触信息对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息的步骤包括：
33、根据所述目标图像的场景信息查询所述预设数据库，得到与所述场景信息关联存储的关联实体间接触信息；
34、根据所述关联实体间接触信息对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息。
35、另一方面，本申请实施例还提供一种图像分割装置，包括：
36、第一获取模块，用于获取待处理的目标图像，并提取所述目标图像中的初始实体特征；
37、第二获取模块，用于获取所述目标图像对应的样本图像，并从所述样本图像中提取得到实体间接触信息；
38、处理模块，用于根据所述实体间接触信息对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息；
39、确定模块，用于根据所述更新实体特征信息确定所述目标图像的实体分割结果。
40、另一方面，本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的图像分割程序，所述处理器执行所述图像分割程序以实现上述的图像分割方法中的步骤。
41、另一方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像分割程序，所述图像分割程序被处理器执行以实现上述的图像分割方法中的步骤。
42、本申请实施例提供的图像分割方法，在提取得到目标图像中的初始实体特征信息后，会通过从样本图像中提取得到的实体间接触信息来对初始实体特征进行更新，使得得到的更新实体特征信息中融合了特定场景下不同实体之间的关联关系，即本申请实施例提供的图像分割方法能够充分利用实体间的显性依赖关系对图像分割的实体结果进行推理，从而达到更好的语义分割效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述样本图像中提取得到实体间接触信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实体间接触信息对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述更新实体特征信息确定所述目标图像的实体分割结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像中的初始实体特征，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像分割模型通过如下步骤训练得到：
7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述样本图像中提取得到实体间接触信息之后，所述方法还包括：
8.一种图像分割装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的图像分割程序，所述处理器执行所述图像分割程序以实现权利要求1至7任一项所述的图像分割方法中
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有图像分割程序，所述图像分割程序被处理器执行以实现权利要求1至7任一项所述的图像分割方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述样本图像中提取得到实体间接触信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实体间接触信息对所述初始实体特征进行处理，得到更新实体特征信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述更新实体特征信息确定所述目标图像的实体分割结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像中的初始实体特征，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像分割模型通过如下步骤训...
【专利技术属性】
技术研发人员：綦晨晓，霰心培，
申请(专利权)人：TCL科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。