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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211258948.8 (22)申请日 2022.10.14 (71)申请人 西安交通大 学 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西 路28号 (72)发明人 杨旸 余越 龚煜 张茜 郑芸辉 (74)专利代理 机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215 专利代理师 何会侠 (51)Int.Cl. G06T 7/12(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于边缘感知的快速图像过分割方法 (57)摘要 一种基于边缘 感知的快速图像过分割方法, 第一步随机初始化基于卷积神经网络的特征提 取器; 第二步将处于RGBXY空间的图像输入特征 提取器, 输出重建图像和高维空间特征图, 并将 高维空间特征图与输入图像拼接, 形成新特征 图; 第三步, 将新特征图输入一个可微分的基于 k‑means的聚类算法, 得到像素点与其周围超像 素的概率分配矩阵; 第四步计算目标函数, 并通 过链式求导法则更新特征提取器的参数; 重复第 二步至第四步至指定次数使得特征提取器的参 数收敛, 最终使用分配矩阵对图像进行过分割; 本发明提出一种限制搜索域的聚类方法, 并结合 卷积神经网络实现了快速的图像过分割方法。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115457062 A 2022.12.09 CN 115457062 A 1.一种基于边 缘感知的快速图像过分割方法, 其特 征在于: 包括如下步骤: 第一步: 随机初始化基于卷积神经网络的特 征提取器; 第二步: 将处于RGBXY空间的图像输入特征提取器, 输出重建图像和高维空间特征图, 并将高维空间特 征图与输入图像拼接, 形成新特 征图; 第三步: 将新特征图输入一个可微分的基于k ‑means的Soft ‑SLIC算法, 得到像素点与 其周围超像素的概 率分配矩阵; 第四步: 计算目标函数, 并通过链式求 导法则更新特 征提取器的参数; 第五步: 重复第二步至第 四步至指定次数使得特征提取器的参数收敛, 最终使用分配 矩阵对图像进行 过分割。 2.根据权利要求1所述的一种基于边缘感知的快速图像过分割方法, 其特征在于: 第 一 步所述的随机初始 化基于卷积神经网络的特征提取器, 具体方法为: 设计一个具有3个卷积 层的特征提取器, 每一层分别包含32、 64和128个卷积核, 大小均为3 ×3, 并对卷积核参数进 行初始化使其成正态分布。 3.根据权利要求1所述的一种基于边缘感知的快速图像过分割方法, 其特征在于: 第 二 步所述的将处于RGBXY空间的图像输入 特征提取器, 输出重 建图像和高维空间特征图, 并将 高维空间特征图与输入图像拼接, 形成新特征图, 具体方法为: 将处于RGB空间的图像与每 个像素点的空间坐标相拼接, 形成5维的处于RGBXY空间的图像并对其进行实例归一化操 作, 接着输入到特征提取器中, 输出3维的重建图像和15维的特征图, 并将15维的特征图与 输入图像拼接, 形成20维的新特 征图。 4.根据权利要求3所述的一种基于边缘感知的快速图像过分割方法, 其特征在于: 第 三 步所述的将新特征图输入一个可微分的基于k ‑means的Soft ‑SLIC算法, 得到像素点与其周 围超像素的概率分配矩阵, 具体方法为: 设得到的20维新特征图为 设需生成的超像素数 量为k, 像素点数量为HW, 则超像素平均大小 对于其中某一像素点, 需要计 算其与周围3S ×3S范围内的9个超像素的距离, 并通过softmax函数将距离转换为像素点属 于9个超像素的概率; 对20维的新特征图中所有像素点进 行操作后得到9维像素点与超像素 的概率分配矩阵P=(ph, w, n)H×W×9, 即 5.根据权利要求4所述的一种基于边缘感知的快速图像过分割方法, 其特征在于: 第四 步所述的计算目标函数, 并通过链式求导法则更新特征提取器的参数, 具体方法为: 设定目 标函数L由以下聚类项Lcluster、 边缘感知项Ledge、 平滑项Lsmooth和重建项Lreconstruct组成: L=Lcluster+α Ledge+β Lsmooth+γLreconstruct (1) 其中 Lcluster是基于互信息的限制搜索域的聚类项, 其中Cn是第n个超像素 的大小, 计算方式 为所有像素点属于第n个超 像素的概率的和; ph, w, n代表像素级别图像中处于(h, w)的像素点 属于第n个超像素的概 率;权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115457062 A 2其中 代表归一化至[0, 2]的图像梯度, 代表分配矩阵的梯度; 其中σ 代表平滑项的范围; 其中I只取3个颜色通道; 在通过重建图像 原始图像I和分配矩阵P=(ph, w, n)H×W×9计算 出目标函数L的值后, 则通过Heb b学习规则对特 征提取器的参数θ进行链式更新: 6.根据权利要求5所述的一种基于边缘感知的快速图像过分割方法, 其特征在于: 第五 步所述的使用分配矩阵对图像进行过分割, 具体方法为: 在迭代第二步至第四步至指定迭 代次数后会生成最终的分配矩阵P, 则图像过分割后形成的超像素级别的图像中第n个元 素, 即第n个超像素中心的特 征为 其中ph, w, n代表像素级别图像中处于(h, w)的像素点属于第n个超像素的概 率。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115457062 A 3
专利 一种基于边缘感知的快速图像过分割方法
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