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公开(公告)号：CN111161282B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201911389370.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法，包括步骤：利用多层次图像分割算法将输入图像分割成若干层次；构建多层次分割树；以颜色直方图、纹理直方图和区域几何尺寸表示图像特征，对分割区域的质量进行评价得到分割质量分数；找到最优分割树；对输入图像的前景类和背景类进行深度种子定位；利用最优分割树中的图像分割区域，建立一个图，通过求图的最小分割得到分割结果。本发明通过改进VGG‑19网络定位前景种子和显著性检测算法定位背景种子，生成深度种子处理图像多层次分割；设计了一个图模型，基于多层次分割结果中包含的多尺度分割区域，利用深度学习模型提供的语义信息，实现了图像目标的最优尺度选择。
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公开(公告)号：CN111161282A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911389370.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法，包括步骤：利用多层次图像分割算法将输入图像分割成若干层次；构建多层次分割树；以颜色直方图、纹理直方图和区域几何尺寸表示图像特征，对分割区域的质量进行评价得到分割质量分数；找到最优分割树；对输入图像的前景类和背景类进行深度种子定位；利用最优分割树中的图像分割区域，建立一个图，通过求图的最小分割得到分割结果。本发明通过改进VGG-19网络定位前景种子和显著性检测算法定位背景种子，生成深度种子处理图像多层次分割；设计了一个图模型，基于多层次分割结果中包含的多尺度分割区域，利用深度学习模型提供的语义信息，实现了图像目标的最优尺度选择。
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