基于双解码器的语义分割方法及系统

    公开(公告)号:CN115965781B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202211464651.7

    申请日:2022-11-22

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于语义分割技术领域,具体公开了一种基于双解码器的语义分割方法及系统,该方法利用多个空间注意力模块与一个通道注意力模块串联,构建AOA解码器;或者将多个空间注意力模块与一个通道注意力模块并联,构建AIA解码器;若用AOA解码器,编码器不同阶段输出的特征信息分别对应输入AOA解码器的空间注意力模块,将编码器的空间信息融合后输入AOA解码器的通道注意力模块,提取重要特征;若用AIA解码器,编码器输出的特征信息输入AIA解码器的空间注意力模块和通道注意力模块,计算确定AIA解码器中不同空间特征信息内的重要特征;输出得到的重要特征,作为语义分割结果。采用本技术方案,学习空间和语义信息,提高语义分割精度。

    多方法结合的人耳图像边缘提取方法

    公开(公告)号:CN101256625A

    公开(公告)日:2008-09-03

    申请号:CN200710093180.2

    申请日:2007-12-19

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提出了基于万有引力场转换、分水岭算法和Canny算子相结合的人耳图像边缘提取方法。其包括第一:利用万有引力场转换对原始图像进行预处理,把噪声和光照的影响降低,强化边缘信息;第二:使用分水岭算法对图像进行有效的分割,获得一个只包含人耳的最小封闭区域;利用分水岭算法对人耳的外侧边缘进行提取;接着利用所提取的边缘具有封闭性的特点,分割出仅包括人耳内侧区域的图像;第三:利用Canny算子对图像小细节敏感的特性,对内侧部分的边缘进行提取。最后将人耳图像外部和内部边缘进行合成,最终得到完整的人耳边缘曲线。本方法得出的耳朵边缘图像比较清晰完整,比单一采用其他方法效果更好,为后续特征提取及识别提供了较好基础,有望提高识别效率。

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