【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术及计算机视觉领域,尤其涉及一种从图片中基于被选择的识别模型自动分割与模型匹配的部分的方法及其系统。
技术介绍
图像分割是指将图像按照一定的规则或目的分割为多个部分的过程,例如将一幅山水画的图像分割为包含山的部分、包含水的部分以及其他部分,又如将一幅人像的图像中的人物同背景分割出来的过程。图像分割技术在实际中应用广泛,应用领域包括医学影像、卫星定位以及图像后期美化处理等。近年来,随着软硬件技术的飞速发展,一些个人计算机上的图像处理软件甚至是一些手机应用都提供了图像分割的功能,可以方便使用者对拍摄的照片进行后期处理(去除杂物、图像拼接等)。然而现阶段这部分功能的视线都需要用户手动的在图像中圈出需要分割的部分的轮廓,并且图像分割的处理结果与用户所圈出的轮廓的准确程度有很大的关系,这对用户的交互操作提出了很高的要求。除此之外,需要用户手动在图像上画出轮廓的操作也决定了现有的图像处理软件无法对多张图像进行批量的图像分割处理。因此,迫切需要开发出一种图像分割模块,其具有只需用户简单的操作即可对多张图像进行批量分割处理的功能。基于识别模型的批量图像分割,顾名思义,就是用户选取想要分割出的识别模型以及需要进行图像分割操作的一张或多张图片后,采用一系列机器学习及模式识别的算法,对分割的图片中匹配待匹配的部分进行判断,并将分割后的前景和背景数据显示在软件中,用户可以对分割后的图像进行进一步的操作,如删除或保存等。这种方式极大地简化了用户的操作,并为用户节约了宝贵的时间。
技术实现思路
为了克服现有图像处理软件无法对图片进行批量图像分割处理的缺点,提供一 ...
【技术保护点】
一种基于识别模型的图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:1)提供多种识别模型供用户选择;2)获取用户手动选择的识别模型;3)进入图片选取模式,获取用户选择的需进行处理的图像;4)基于用户所选择的模型,对用户选择的图像运行基于识别模型的图像分割算法,获取图像中与每个模型相匹配的部分,将图像分割为前景和背景;5)将分割后的前景和背景数据传送至输出单元。
【技术特征摘要】
1.一种基于识别模型的图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤: 1)提供多种识别模型供用户选择; 2)获取用户手动选择的识别模型; 3)进入图片选取模式,获取用户选择的需进行处理的图像; 4)基于用户所选择的模型,对用户选择的图像运行基于识别模型的图像分割算法,获取图像中与每个模型相匹配的部分,将图像分割为前景和背景; 5)将分割后的前景和背景数据传送至输出单元。2.如权利要求1的步骤4)所述的基于识别模型的批量图像分割算法,其特征在于,所述的算法包括以下步骤: 1)通过收集大量互联网上的图片,形成图片数据库,通过训练图片数据库中的所有图片形成不同的识别模型,供用户选择,用户根据所选择的图像,选择合适的识别模型; 2)使用不同的识别模型分别对图像进行检测,识别出图像中各类模型的前景区域,并使用检测窗口标记每个区域的所在位置; 3)对每一检测窗口所标记的图像区域,计算该区域的图像特征; 4)收集所有区域的图像特征,与训练特征进行逐个匹配,这里的训练特征是之前存储在系统中的,通过对训练图像进行检测并通过特征提取获取收集的,特征经匹配后的结果进行加权相加,获得前景预测掩码,使用I或O标记前景与背景区域; 5)根据前景的预测掩码,建立...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈纯,卜佳俊,朱建科,刘钊,仇卓,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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