【摘 要】
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针对场景解析图像中的像素点数量庞大且现有的分配方法复杂、费用高的问题,提出一种结合多类特征融合与迭代条件模式(Iterative Conditional Mode, ICM)目标函数优化的图像语义分割方法。通过区域生长算法提取输入图像的各个部分,根据全局一致性误差指标,从图像数据库中搜索相似图像;提取图像各部分多类特征并加权,通过迭代条件模式方法求解最小能量函数,实现为各个部分分配类别标签。利用数
【机 构】
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苏州高博软件技术职业学院信息与软件学院,西南石油大学应用技术学院
【基金项目】
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江苏省重点课题(2018-R-60668),四川省科技厅应用基础研究计划项目(2019YJ0314)。
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针对场景解析图像中的像素点数量庞大且现有的分配方法复杂、费用高的问题,提出一种结合多类特征融合与迭代条件模式(Iterative Conditional Mode, ICM)目标函数优化的图像语义分割方法。通过区域生长算法提取输入图像的各个部分,根据全局一致性误差指标,从图像数据库中搜索相似图像;提取图像各部分多类特征并加权,通过迭代条件模式方法求解最小能量函数,实现为各个部分分配类别标签。利用数据集对所提方法性能予以验证,结果证明了所提方法的可行性和分类准确性,且易于实现。
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