一种基于深度图学习的图像分割方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201910559420.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110276777B | 公开（公告）日 | 2022-03-22 |
| 申请公布号 | CN110276777B | 申请公布日 | 2022-03-22 |
| 分类号 | G06T7/136（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 于治楼;计晓贇;袭肖明 | 申请（专利权）人 | 山东浪潮数字能源科技有限公司 |
| 代理机构 | 济南信达专利事务所有限公司 | 代理人 | 冯春连 |
| 地址 | 250100 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于深度图学习的图像分割方法，涉及图像处理技术领域，包括训练部分和分割部分；在训练部分，通过采集图像、校正图像、将校正后的图像抽象成一个相似性图、利用图卷积神经网络分割相似图并得到分割结果，最终通过深度学习构建图卷积神经网络模型；在分割部分，则通过采集图像、校正图像、将校正后的图像抽象成一个相似性图、利用图卷积神经网络模型分割相似图并得到分割结果，由此基于图像中像素之间的关联性信息，实现了图像的高精度分割。本发明还提供一种基于深度图学习的图像分割方法及装置，同样可以实现图像的高精度分割。 |
