基于语义分割技术的船舶图像分割算法应用改进

针对现有的图像分割算法在处理具有复杂背景、光照混乱的图像时难以精确分割出船舶图像的问题,提出一种改进的船舶图像分割方案。通过全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)语义分割算法与传统图像处理方法相结合的方式,有效去除水面杂物、河岸深色缺陷及图像暗角等复杂干扰,优化分割模型,实现了船舶图像精准的像素级分割。通过对比发现,改进后的分割方案在准确度和鲁棒性上明显优于原始的分割算法,平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)提升了0.30819。