[發明專利]圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010697277.X
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111814898A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 丁子凡
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/143;G06N3/04
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 姜曉云

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取待分割圖像，待分割圖像包括多個不同類別的對象；對待分割圖像進行初始特征的提取，得到初始特征圖；從初始特征圖中提取出對應各對象的對象內部特征信息和對象間特征信息；根據對象內部特征信息、對象間特征信息以及初始特征圖，得到對應各對象的分割結果。采用本方法能夠提升圖像分割的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

圖像分割現作為計算機視覺領域的一個重點和難點，是圖像處理到圖像分析的關鍵技術，是許多智能化圖像分析系統中不可或缺的一步，其在自動駕駛、醫學圖像等方面都有著重要的應用。

在傳統方式中，通常通過全卷積網絡(Fully Convolutional Networks，FCN)，Segnet等進行圖像識別分割，但是，由于FCN，Segnet等網絡提供的上下文信息并不充足，從而使得圖像分割預測的結果并不準確。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提升圖像分割準確性的圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種圖像分割方法，所述方法包括：

獲取待分割圖像，待分割圖像包括多個不同類別的對象；

對待分割圖像進行初始特征的提取，得到初始特征圖；

從初始特征圖中提取出對應各對象的對象內部特征信息和對象間特征信息；

根據對象內部特征信息、對象間特征信息以及初始特征圖，得到對應各對象的分割結果。

在其中一個實施例中，從初始特征圖中提取出對應各對象的對象內部特征信息和對象間特征信息，包括：

基于預設卷積核，對初始特征圖進行卷積處理，得到尺寸不變、分類數量增加至第一數量的第一空間特征圖；

根據第一空間特征圖，確定初始特征圖中不同像素點為同一對象的概率值，生成對應初始特征圖的概率特征圖；

基于概率特征圖以及第一空間特征圖，生成對應不同對象的對象內部特征信息和對象間特征信息。

在其中一個實施例中，根據第一空間特征圖，確定初始特征圖中不同像素點為同一對象的概率值，生成對應初始特征圖的概率特征圖，包括：

通過單位尺寸的卷積核對第一空間特征圖進行卷積操作，得到尺寸不變、分類數量增加至第二數量的第二空間特征圖，第二數量大于第一數量；

對第二空間特征圖進行維度轉換，得到對應初始特征圖中不同像素點為同一對象的概率值，生成對應初始特征圖的概率特征圖。

在其中一個實施例中，基于概率特征圖以及第一空間特征圖，生成對應不同對象的對象內部特征信息和對象間特征信息，包括：

根據概率特征圖，生成初始特征圖中不同像素點為同一對象的第一分類矩陣以及不為同一對象的第二分類矩陣；

根據第一空間特征圖，生成對應的特征矩陣；

根據特征矩陣以及第一分類矩陣，生成對應不同對象的對象內部特征信息；

根據特征矩陣以及第二分類矩陣，生成對應不同對象的對象間特征信息。

在其中一個實施例中，基于預設卷積核，對初始特征圖進行卷積處理，得到尺寸不變、分類數量增加至第一數量的第一空間特征圖，包括：

使用單位尺寸長度的第一卷積核以及單位尺寸寬度的第二卷積核，分別對初始特征圖進行卷積操作，分別得到對應第一卷積核卷積操作的第一卷積結果以及對應第二卷積核卷積操作的第二卷積結果；