[發(fā)明專利]一種圖像分割方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911111243.1
• 申請日: 2019-11-14
• 公開（公告）號: CN111080660B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳子杰;喬宇
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/11;G06N20/00;G06V10/774
• 代理公司: 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414
• 代理人: 張瑞志

1.一種圖像分割方法，其特征在于，包括：

獲取待識別圖像，所述待識別圖像包括至少一個子圖像，每個子圖像對應(yīng)一個圖像類別；

采用圖像分割模型對所述待識別圖像進行邊緣特征提取運算、語義特征提取運算和感受野增加運算，得到所述待識別圖像的圖像特征；其中，所述圖像分割模型是以三維圖像數(shù)據(jù)以及所述三維圖像數(shù)據(jù)中每個像素對應(yīng)的圖像類別為訓(xùn)練樣本，采用機器學(xué)習(xí)算法對分類模型進行訓(xùn)練得到的；所述采用機器學(xué)習(xí)算法對分類模型進行訓(xùn)練，具體包括：

根據(jù)損失函數(shù)計算所述分類模型的最優(yōu)參數(shù)，根據(jù)所述分類模型的最優(yōu)參數(shù)生成所述圖像分割模型；其中，所述損失函數(shù)為：

L_Total＝L_Focal+λL_AverageDice，

其中，

C表示圖像類別的數(shù)量，N表示訓(xùn)練批次中的像素數(shù)量，表示訓(xùn)練批次中第n個像素分類為c類的概率，表示第n個像素的實際概率，α_c表示固定權(quán)重，λ表示可調(diào)超參數(shù)；

采用所述圖像分割模型對所述圖像特征進行處理，得到所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的圖像類別；

根據(jù)所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的圖像類別，標記出每個圖像類別對應(yīng)的像素，得到分割圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像分割方法，其特征在于，所述圖像分割模型包括二維操作模塊、三維操作模塊和高分辨率操作模塊，所述二維操作模塊包括第一編碼器，所述三維操作模塊包括第二編碼器，所述高分辨率操作模塊包括第三編碼器；所述采用圖像分割模型對所述待識別圖像進行邊緣特征提取運算、語義特征提取運算和感受野增加運算，得到所述待識別圖像的圖像特征，具體包括：

采用所述第一編碼器對所述三維圖像數(shù)據(jù)進行第一卷積運算，得到第一下采樣數(shù)據(jù)，所述第一下采樣數(shù)據(jù)包括邊緣特征；

采用所述第二編碼器對所述第一下采樣數(shù)據(jù)進行第二卷積運算和第一殘差壓縮提取運算，得到第二下采樣數(shù)據(jù)，所述第二下采樣數(shù)據(jù)包括語義特征；

采用所述第三編碼器對所述第二下采樣數(shù)據(jù)進行空洞卷積運算和第二殘差壓縮提取運算，得到所述待識別圖像的圖像特征。

3.如權(quán)利要求2所述的圖像分割方法，其特征在于，所述二維操作模塊還包括與所述第一編碼器對應(yīng)的第一解碼器，所述三維操作模塊還包括與所述第二編碼器對應(yīng)的第二解碼器，所述高分辨率操作模塊還包括與所述第三編碼器對應(yīng)的第三解碼器；所述采用所述圖像分割模型對所述圖像特征進行處理，得到所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的圖像類別，具體包括：

采用所述第三解碼器對所述圖像特征進行處理，得到第一上采樣數(shù)據(jù)；

采用所述第二解碼器對所述第一上采用數(shù)據(jù)進行處理，輸出第二上采樣數(shù)據(jù)；

采用所述第一解碼器對所述第二上采樣數(shù)據(jù)進行處理，得到所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的概率；

根據(jù)所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的概率計算所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的圖像類別。

4.如權(quán)利要求2所述的圖像分割方法，其特征在于，所述采用所述第三編碼器對所述第二下采樣數(shù)據(jù)進行空洞卷積運算，具體包括：

采用所述第三編碼器對所述第二下采樣數(shù)據(jù)進行至少一次空洞卷積運算，其中，各空洞卷積運算的空洞率不同。

5.如權(quán)利要求1所述的圖像分割方法，其特征在于，所述獲取待識別圖像之前，所述方法還包括：

獲取輸入圖像，通過預(yù)設(shè)步長的滑動窗從所述輸入圖像中截取至少一個所述待識別圖像；

對應(yīng)地，所述根據(jù)所述待識別圖像中每個像素對應(yīng)的圖像類別，標記出每個圖像類別對應(yīng)的像素，得到分割圖像之后，所述方法還包括：

將每個所述待識別圖像對應(yīng)的分割圖像進行融合，得到每個圖像類別對應(yīng)的融合圖像。

6.如權(quán)利要求5所述的圖像分割方法，其特征在于，所述將每個所述待識別圖像對應(yīng)的分割圖像進行融合，得到每個圖像類別對應(yīng)的融合圖像之后，所述方法還包括：

從所述輸入圖像中提取出所述融合圖像的邊界對應(yīng)的像素。