| 基于改进PSPNet网络的古代壁画分割方法 |
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| 引用本文： | 曹建芳,田晓东,贾一鸣,闫敏敏,马尚.基于改进PSPNet网络的古代壁画分割方法[J].河南师范大学学报(自然科学版),2022,50(4):65-75. |
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| 作者姓名： | 曹建芳 田晓东 贾一鸣 闫敏敏 马尚 |
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| 作者单位： | 太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024;忻州师范学院计算机系,山西忻州034000;太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究规划基金(21YJAZH002)；;山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目(20190130)； |
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| 摘 要： | 针对传统方法在古代壁画图像分割过程中出现的目标边界模糊、图像分割效率低等问题，提出一种基于PSPNet网络的多分类壁画图像分割模型(PSP-M).模型首先融合轻量级神经网络MobileNetV2,降低硬件条件对于模型训练的限制.其次通过全局金字塔模块，将不同级别的特征图拼接起来，避免了表征不同子区域之间关系的语境信息的丢失.最后利用金字塔场景解析网络嵌入壁画背景特征，减少特征损失的同时提高特征提取效率.实验结果表明，PSP-M模型较传统的图像分割模型在训练精确度上平均提升2%,峰值信噪比(PSNR)较实验对比模型平均提高1～2 dB,结构相似指标(SSIM)指标较实验对比模型平均提高0.1～0.2,实验验证了PSP-M模型在壁画分割方面的可行性.
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| 关 键 词： | 壁画图像分割 金字塔池模块 深度可分离卷积 轻量级神经网络 |
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