[發明專利]圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202011152220.8
• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112017189B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 柳露艷;馬鍇;鄭冶楓
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 李文淵

1.一種圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取三維圖像中不同切面下的二維的切面圖像；

對各所述切面圖像中的目標對象進行語義分割；

對各所述切面圖像中的所述目標對象進行實例分割；

根據所述目標對象在同一切面圖像中對應的語義分割結果和實例分割結果，得到各所述切面圖像中所述目標對象對應的初始分割結果；

將所述切面圖像中的各第一切面圖像中所述目標對象對應的初始分割結果進行兩兩匹配，獲得各所述目標對象在各所述第一切面圖像中的重疊率；所述第一切面圖像是不同切面下的其中一個切面對應的切面圖像；

將所述重疊率達到重疊率閾值的目標對象，確定為相匹配的目標對象；

對各所述切面圖像中相匹配的目標對象對應的所述初始分割結果進行融合，生成所述三維圖像中所述目標對象的分割結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對各所述切面圖像中的目標對象進行語義分割，包括：

提取各所述切面圖像對應的圖像語義特征；

根據各所述切面圖像對應的圖像語義特征，識別屬于各所述切面圖像中的所述目標對象的像素點；

根據各所述切面圖像中的所述目標對象的像素點，確定各所述切面圖像中所述目標對象對應的輪廓，得到各所述切面圖像中所述目標對象對應的語義分割結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取各所述切面圖像對應的圖像語義特征，包括：

通過預先訓練的語義分割網絡的編碼層，對各所述切面圖像對應的特征圖進行特征提取和卷積操作，得到各所述切面圖像對應的局部多尺度特征；

通過所述語義分割網絡的空洞卷積層，對各所述切面圖像對應的局部多尺度特征進行空洞卷積處理，得到各所述切面圖像對應的上下文多尺度特征；

通過所述語義分割網絡的解碼層，對各所述切面圖像對應的局部多尺度特征和上下文多尺度特征進行卷積處理，將卷積處理后的特征進行連接，得到各所述切面圖像對應的圖像語義特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對各所述切面圖像中的所述目標對象進行實例分割，包括：

針對每個目標對象，提取各所述切面圖像中與所述目標對象對應的候選興趣區域；

分別提取各所述候選興趣區域中屬于所述目標對象的像素點；

根據所述像素點，生成所述目標對象對應的輪廓分割圖，得到所述目標對象分別對應于各所述切面圖像的實例分割結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對每個目標對象，提取各所述切面圖像中與所述目標對象對應的候選興趣區域，包括：

對各所述切面圖像進行特征提取，得到各所述切面圖像的特征圖；

對各所述切面圖像的特征圖進行卷積操作，得到多個不同尺度的特征信息；

根據所述多個不同尺度的特征信息，識別各所述切面圖像中的興趣區域；

預測各所述興趣區域的實例類別，并選取實例類別為所述目標對象的興趣區域，得到各所述切面圖像中與每個所述目標對象對應的候選興趣區域。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標對象在同一切面圖像中對應的語義分割結果和實例分割結果，得到各所述切面圖像中所述目標對象對應的初始分割結果，包括：

將所述目標對象在同一切面圖像中對應的語義分割結果和實例分割結果進行比對，識別所述同一切面圖像中的漏檢的目標對象；

對所述漏檢的目標對象對應的區域進行連通域提取，得到所述漏檢的目標對象對應的分割結果；

將所述同一切面圖像中所述漏檢的目標對象對應的分割結果與所述實例分割結果進行融合，得到各所述切面圖像中所述目標對象對應的初始分割結果。