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题名基于图像分层树的图像语义分割方法
被引量:3
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作者
曹攀
钱军浩
陈智
李肖赫
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机构
江南大学物联网工程学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第8期2514-2519,共6页
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文摘
针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,再利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法提升了2.7%,并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法分别提升了16%和25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。
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关键词
语义分割
图像分层树
多尺度
随机森林
支持向量机
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Keywords
semantic segmentation
image hierarchical tree
multi-scale
random forest
support vector machine
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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