一种基于边界增强的图像分割方法

专利申请号：CN202310165505.2

公 开 号：CN116205927A

发 明 人：古晶 孙新凯 翟得胜 杨淑媛 冯婕 侯彪 刘芳 焦李成 

代 理 人：西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙)勾慧敏

代理机构：西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20230602

公 开 日：20230224

专利主分类号：G06T7/10

关 键 词：图像分割 网络模型 特征图 特征提取模块 边界增强 输入图像 多维度 准确率 维度 注意力 尺度 解码器 边界标签 边界特征 边界提取 边界信息 方法提取 分割结果 聚合处理 聚合模块 空间维度 空间信息 语义信息 增强特征 编码器 多尺度 融合 分割 

摘      要：本发明公开了一种基于边界增强的图像分割方法，包括：建立边界增强的图像分割网络模型，并利用训练好的网络模型对输入图像进行分割；其中，图像分割网络模型的编码器包括第一特征提取模块、边界提取模块以及第二特征提取模块，主要用于提取输入图像的边界特征和边界标签，以获得不同尺度的特征图；图像分割网络模型的解码器包括双向互增强模块和一个多尺度注意力聚合模块，主要用于基于尺度维度、空间维度以及通道维度对增强特征图进行注意力聚合处理，得到多维度融合特征图。该方法提取到的边界信息更加准确，使获得的多维度融合特征图突出能够更加有效提高分割结果准确率的空间信息和语义信息，从而提高了图像分割的准确率。