基于DCNN的图像语义分割综述

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展.本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述.总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结.最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测.     

基于深度学习的图像语义分割研究进展

图像语义分割是对图像中的每个像素点进行分类,将图像中的前景和背景区分并且识别出每个前景的类别。随着深度学习技术的发展,传统图像语义分割方法在分割精度和分割速度上已经彻底被超越。针对深度学习图像语义分割方法研究现状进行综述,对近年来国内外基于深度学习图像语义分割方法主要思想、优缺点进行了分析和总结。提出了该领域目前存在的问题,对将来的发展进行总结和展望。     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于像素分类的图像语义分割方法及其应用研究

为了提高药片外观缺陷检测效率,提出一种使用深度学习进行药片外观缺陷检测的基于像素分类的图像语义分割方法 .首先,利用全卷积神经网络对预处理后的样本数据集进行训练,提取药片外观的缺陷特征,然后,采用像素精度和交并比来评估模型分割的精确度,最后,使用训练得到的模型分割出药片的缺陷位置并加以语义的描述.实验结果 表明,该方法...     

基于Debseg-Net的岩屑图像语义分割

岩屑的岩性识别是地质工作中的一项重要内容。为解决传统人工鉴别岩性的低效问题和通用机器学习模型在岩屑岩性识别上的不适用性,包括准确率欠佳、网络参数冗杂、网络效率低下,针对岩屑图像的特征设计了一种岩屑图像的语义分割网络Debseg-Net,该网络采用编解码结构,卷积与转置卷积结合实现对岩屑图像特征的提取与像素级分类,采用深度可分离卷积减少参数量从而可进一步加深网络,使用跳级连接避免迭代过程中的信息丢失。同时提出了一种高效的岩屑图像自标记方法。经多次实验,Debseg-Net在10口探井收集的640张共计5类岩屑图像数据集上,识别准确率达到98.43%,平均交并比达到90.01%,领先同类型分割网络2.59%～7.04%,在实现数字化岩屑录井进程中提供了方法。     

无人驾驶车辆基于语义分割方法障碍物检测

障碍物检测是无人驾驶车辆环境感知重要的组成部分,语义分割技术能够对障碍物进行像素级检测。为满足无人车系统的实时性要求和对障碍物检测精度要求,提出了一种轻量级语义分割模型。该模型构建了特征提取块,通过跳跃层结构将底层级特征与高层级特征相融合,用于提取更加细化的图像特征信息。运用深度可分离卷积代替标准卷积操作,减少了模型参数量和计算量。利用不同膨胀率的膨胀卷积以获取多尺度目标信息,在上采样时融合不同尺度的特征信息,使得语义信息更加丰富。试验结果表明:提出的轻量级语义分割模型在Cityscapes数据集和ApolloScape数据集上取得了较好的障碍物检测结果,同时也满足无人车的实时性要求。     

基于多尺度特征提取的图像语义分割

指出了基于深度学习的图像语义分割中,如何充分利用图像上下文信息以达到更好的分割效果,是当前图像语义分割研究的关键问题.为解决这一问题,提出了一种基于多尺度特征提取的图像语义分割方法,通过构建深层卷积神经网络,并利用不同尺度图像作为网络的输入来提取不同尺度图像的特征,最后经过特征融合得到了分割图.在公开数据集Stanford background dataset 8类数据集上进行训练和验证,实验结果达到了84.33%的准确率.实验表明:通过提取和融合多尺度特征,可以达到更好的图像语义分割效果.     

基于轮廓检测的自然图像分割

提出一种基于轮廓检测的自然图像分割方法,该方法结合了MDL(最小描述长度)统计技术和用变分水平集函数求解活动轮廓模型的图像分割方法.该方法可有效的分割出图像中最突出的感兴趣目标,实验表明本方法与当前技术相比分割效果更好.     

基于蚁群算法的图像分割方法

目的提出基于蚂蚁算法的图像分割技术,解决传统的图像分割算法分割图像的效果不理想、不能满足图像分割要求等问题。方法将图像的灰度、梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对图像的外廓提取。结果与结论相对于传统的图像分割算法,基于蚂蚁算法的图像分割算法的外廓提取具有更高的仿真精度,得到的图形外廓更为理想。     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。文中分三类对近年来具有代表性的图像分割方法进行了介绍：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法。     

基于数学形态学的分水岭图像分割方法

在VC.NET的开发环境中,设计了一个实现数学形态学基本分割运算的简易软件.该软件可以选择不同方向和不同形状、大小的结构元并在四邻域或八邻域中实现灰度图像的腐蚀、膨胀和开、闭运算,通过检测相邻象素灰度值的突变获得不同区域之间的边缘并实现了基于数学形态学的边缘检测和滤波,以及分水岭的分割算法.实验结果说明该软件性能稳定、图像分割和滤波效果优良.     

基于语义分割的光伏组件积灰检测与分析

为了解决恶略环境条件下难以对光伏电池板表面积灰定性定量分析的问题,提出了一种基于深度学习算法的光伏电池板表面积灰智能检测方法。首先,构建数据集,通过实地调研采样以及在实验室模拟等方法并利用图像处理技术构建完备的数据集;然后,利用深度学习语义分割技术对数据进行训练并对其优化;最后,采用图像处理技术对输出图像进行处理,以解决对积灰的定性定量分析。实验结果表明所提方法的有效性,可以应用于光伏电池板表面积灰的智能检测。     

基于对象语义的图像分割和分类方法

提出一种基于对象语义的图像分割和分类方法．建立多层级区域生长算法HRGSeg对图像进行分割,从而去除“弱对象语义”细节,降低过度分割的影响．在此基础上,提取颜色、边缘、纹理等低层次特征作为特征向量,并利用支持向量机建立样本训练机制,实现低层次特征向高层对象语义的映射．实验中,采用层次化分类机制,取得了较理想的结果．     

一种改进的活动轮廓的图像分割方法

对活动轮廓模型存在的问题,即活动曲线收缩范围小且无法检测图像的凹陷边界,提出了一种改进的算法．先采用GREEDY近似最优算法使活动曲线尽可能地接近图像的边界,然后在图像缓变区域取一适当的递减参数对外部能量进行放大,以使活动曲线向图像的凹陷边界移动．实验结果表明该方法是有效可行的．     

基于主动轮廓模型的图像分割算法

主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法,其主要优点是无论图像的质量如何,总可以抽取得到光滑、封闭的边界.本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况,并分类介绍了各算法的特点.此外,本文还给出了算法发展的方向,以及今后研究所面临的关键问题.     

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

提出法向力活动轮廓模型并应用到医学图像分割中，实验结果表明该模型能扩大初始轮廓曲线收敛范围，正确分割侧脑室图像．而且，初始轮廓曲线愈接近目标真实边界，迭代次数愈少，分割速度愈快．     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

基于上下文语义信息的凭证篡改检测研究

在消费金融服务场景下,存在用户逾期还款的情况。在逾期协商还款过程中,少量用户篡改图像凭证,实现不当得益。这些篡改集中在个人信息、印章、出具单位等具有很强的上下文语义联系内容上。基于此,在传统空域直接像素空间RGB和频域离散余弦变换(discrete cosin transform, DCT)作为判别特征的基础上,引入了文字块、印章块的位置关系和反卷积网络,实现了一种包含语义关系的端到端全卷积神经网络模型。该模型在天池2022年“真实场景篡改图像检测挑战赛”的数据集上,相对于传统模型平均交并比有3.97%的提升,在实际凭证图像篡改判断中,提升了3.7%的篡改检测准确率。