公开(公告)号：CN107274408B

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201710457337.9

申请日：2017-06-16

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曾念寅 ,  张红 ,  邱弘

IPC: G06T7/10

Abstract: 本发明提出一种基于新型粒子滤波算法的图像分割方法，包括：针对要分割的图像特点，建立相应的动态空间模型；采集训练图像，对其进行预处理，提取感兴趣区域；以像素点作为样本单位，选取网络输入特征，组建训练样本；构建深度神经网络模型，完成深度网络训练，输入测试样本得到初始分割结果；利用初始分割结果生成粒子群，并采用粒子群优化算法将粒子移动到高似然区域，将得到的结果作为粒子滤波的建议性分布；采用上述建议性分布的新粒子滤波算法对状态量进行估计，得到最终的图像分割结果。本发明采用深度学习和粒子群优化算法产生建议性分布，有效解决了粒子退化问题，能够获得较好的图像分割效果，具有较强的应用性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN107274408A

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201710457337.9

申请日：2017-06-16

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曾念寅 ,  张红 ,  邱弘

IPC: G06T7/10

Abstract: 本发明提出一种基于新型粒子滤波算法的图像分割方法，包括：针对要分割的图像特点，建立相应的动态空间模型；采集训练图像，对其进行预处理，提取感兴趣区域；以像素点作为样本单位，选取网络输入特征，组建训练样本；构建深度神经网络模型，完成深度网络训练，输入测试样本得到初始分割结果；利用初始分割结果生成粒子群，并采用粒子群优化算法将粒子移动到高似然区域，将得到的结果作为粒子滤波的建议性分布；采用上述建议性分布的新粒子滤波算法对状态量进行估计，得到最终的图像分割结果。本发明采用深度学习和粒子群优化算法产生建议性分布，有效解决了粒子退化问题，能够获得较好的图像分割效果，具有较强的应用性和鲁棒性。