【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理，具体提供一种图像自动语义分割方法及系统。
技术介绍
1、在图像处理领域，语义分割是一个基本而关键的任务。在语义分割中，模型需要理解图像的内容，并能够区分不同的物体和场景元素，如人、车辆、建筑物、天空等，通过像素级的分类来预测每个像素的类别。
2、但语义分割的标注是一个详细且耗时的过程，它要求将图像中的每个像素分配给相应的类别，在实际操作中，可能还需要考虑像素级别的细节，确保每个像素都能被正确地归类，尤其是对于大规模数据集而言，完全依靠人工进行像素级标注是非常低效且成本高昂的。
技术实现思路
1、本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的图像自动语义分割方法。
2、本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的图像自动语义分割系统。
3、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
4、一种图像自动语义分割方法,具有如下步骤：
5、s1、首先将图像转换为灰度图，随后计算所得灰度图像的
【技术保护点】
1.一种图像自动语义分割方法，其特征在于，具有如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤S1中，计算所得灰度图像的直方图，以揭示图像中灰度值的分布情况，所述直方图由两个坐标系组成，x轴均代表灰度值，而y轴分别代表对应灰度值的像素点数量和灰度值。
3.根据权利要求2所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤S2中，确定直方图中的最大峰值对应的灰度值，作为初始参考点G1，计算公式如下式所示：
4.根据权利要求3所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤S3中，计算每个灰度值与G1的平...
【技术特征摘要】
1.一种图像自动语义分割方法，其特征在于，具有如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤s1中，计算所得灰度图像的直方图，以揭示图像中灰度值的分布情况，所述直方图由两个坐标系组成，x轴均代表灰度值，而y轴分别代表对应灰度值的像素点数量和灰度值。
3.根据权利要求2所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤s2中，确定直方图中的最大峰值对应的灰度值，作为初始参考点g1，计算公式如下式所示：
4.根据权利要求3所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤s3中，计算每个灰度值与g1的平方差乘以灰度值的直方图值，得到距离加权直方图m(g)，计算公式如下式所示：
5.根据权利要求4所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤s4中，确定两个峰值之间的谷值对应的灰度值作为阈值t，计算公式如下式所示；
6.根据权利要求5所述的一种图像自动语义分割方法，其特征在于，在步骤s5中，现已自动获取两个峰值灰度和一个谷底灰度，根据应用阈值进行二值化处理，...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋晨旭，范成城，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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