目标识别与显著性检测结合的图像多对象分割方法

"基于目标识别与显著性检测的图像场景多对象分割_李青.pdf" 本文是一篇关于图像处理领域的学术论文，由李青、袁家政和刘宏哲三位作者共同完成，研究了如何在图像场景中进行多对象的精确分割。文章的主要贡献在于提出了一种结合目标识别和显著性检测的新型图像分割方法，旨在提高图像中多个目标对象的分割准确性。 首先，该方法在图像训练集上训练语义对象检测器，这一步骤涉及深度学习技术，可能采用了如YOLO或Faster R-CNN等目标检测框架，目的是检测并定位图像中的各个对象，为后续处理提供边界框信息。 其次，对输入图像进行过分割处理，生成超像素集合。过分割技术如SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）或SEEDS（Superpixels Extracted via Energy-Efficient DEcomposition and Segmentation）被用于将图像细分为语义相关的区域，这有助于减少计算复杂度并提升分割质量。 接着，论文利用边界框的位置和超像素的语义概率值来计算兴趣区域。语义概率值反映了超像素所属类别可能性，通过结合目标检测的边界框信息，可以更准确地确定哪些超像素属于感兴趣的对象。 然后，通过在三种不同的稠密尺度上执行场景显著性检测，生成显著图。显著性检测通常涉及计算像素间的差异、边缘信息以及上下文依赖，以识别图像中最突出的区域。常见的显著性检测算法有AMSD（Adaptive Manifold Sampling for Scene Decomposition）或GSM（Global Saliency Map）。 之后，作者在兴趣区域内计算超像素的邻接关系，构建条件随机场（CRF）模型。CRF是一种统计建模工具，常用于图像分割任务，能有效地处理像素级别的标注问题。在这里，每个超像素被视为场模型的节点，而超像素的邻接关系映射为节点间的边。显著性和图像特征被转化为节点和边的权重，以反映这些因素对分割决策的影响。 最后，通过图割算法对条件随机场模型进行优化，迭代直至达到稳定状态，从而得到每个像素的对象标记结果，实现对多个对象的精确分割。图割算法如GrabCut或最小割算法，可以在保持图像结构完整性的前提下找到最优分割。 实验结果显示，该方法在图像场景多对象分割任务上表现优秀，证明了结合目标识别和显著性检测的有效性。这种方法对于图像理解和计算机视觉应用，如自动驾驶、医学图像分析和智能监控等领域具有重要的实际意义。