一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，包括如下步骤：完成纹样基础数据集的构建；构建基于多谱融合的纹样扩展数据集；经过特征提取、显著性检测、多尺度特征匹配、分割掩码输出四个阶段，对纹样数据进行高精度语义分割；该一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，引入多谱特征融合策略，基于元学习架构，实现对传统纹样图案的高精度小样本语义分割。本发明专利技术针对目前传统纹样载体材质多样、样本量较小的问题，扩充纹样数据集，提高分割算法在小样本场景的适应能力，优化不同材质下传统纹样的提取效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及传统纹样图像处理，具体为一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法。

技术介绍

1、中华传统纹样，作为一种凝练的中华文化符号，经过历代发展，已成为中国文化的重要组成部分。保存和传承中华传统文化，需要通过国家文化大数据体系建设，充分挖掘中华文化遗产标本库，提取中华文化元素和标识，而传统纹样作为文化标识即为切入点之一。纹样分割是文化大数据共性技术的重要组成部分。将传统纹样分割出来，提取出有意义的元素进行分析、处理以及进一步传播，有利于中华民族优秀传统文化的弘扬与传承。

2、传统纹样具有丰富多样的载体，例如服饰、书画、青铜器、玉器等。分割过程中传统纹样不同载体的纹理特征会对纹样本身的特征造成干扰，而传统纹样具有数据量较少，各载体类型上分布不均等特点，导致分割模型出现泛化能力差等问题。如何使神经网络更多地学习纹样的结构性特征，而不是载体材质的纹理特征，成为特征提取的难点之一。一幅图像可以通过傅里叶变换分为相位谱及幅度谱两部分，其中幅度谱代表的是图像各像素点的亮度信息，相位谱记录的是像素点的位置信息。相位谱中包含了更多的高频语义信息，例如人类更本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：步骤一中，所述使用图像语义标注工具，例如ELSeg对纹样图像进行人工标注，得到语义掩膜图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：步骤二中，所述β取0.01和1的重构图片比例为1：1。

4.根据权利要求1所述的一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：步骤三中，所述输出特征具体由ResNet50中conv4_x和conv5_x的最后一层的输出拼接构成。...

【技术特征摘要】

1.一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：步骤一中，所述使用图像语义标注工具，例如elseg对纹样图像进行人工标注，得到语义掩膜图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于多谱融合策略的传统纹样分割方法，其特征在于：步骤二中，所述β取0.01和1的重构图片比例为1：1。

4.根据权利要求1所述的一种基于多谱融合策...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵海英，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：