基于多源融合FCN的图像分割

被引：32

作者：

冯家文

张立民

邓向阳

机构：

[1] 海军航空工程学院信息融合研究所

来源：

计算机应用研究 | 2018年 / 35卷 / 09期

关键词：

图像分割; 全卷积神经网络; 多源融合; Sobel算子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

图像分割任务中,传统的基于人工设计特征方法工作量大、复杂度高、分割精度较低,现有的基于全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)的方法在分割边缘上不够精细。为了提高图像分割算法的分割精度,提出基于多源融合的全卷积神级网络模型,输入图片经过Sobel算子提取边缘特征获得特征矩阵,与RGB和灰度图像一起作为输入,将传统全卷积网络拓展成具有多种输入源的分割模型。在PASCAL VOC2012图像分割数据集上进行实验验证,结果显示该模型提高了图像分割的精度,具有良好的实时性和鲁棒性。

引用

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