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结合多类特征融合与ICM目标函数优化的图像语义分割方法
被引量：
5
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作者
王彤
杨秋菊
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第8期240-247,共8页
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...
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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关键词
图像语义分割
能量最小化模型
几何检索策略
多特征融合
ICM目标函数优化
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题名
结合多类特征融合与ICM目标函数优化的图像语义分割方法
被引量：
5
1
作者
王彤
杨秋菊
机构
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
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第8期240-247,共8页
基金
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)。
文摘
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。
关键词
图像语义分割
能量最小化模型
几何检索策略
多特征融合
ICM目标函数优化
Keywords
Image semantic segmentation
Energy minimization model
Geometric retrieval strategy
Multi feature fusion
ICM objective
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合多类特征融合与ICM目标函数优化的图像语义分割方法
王彤
杨秋菊
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
5
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