论文研究-基于图像分层树的图像语义分割方法.pdf

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文件名称：论文研究-基于图像分层树的图像语义分割方法.pdf
文件大小：3.23MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 16:24:50
语义分割,图像分层树,多尺度,随机森林,支持向量机 针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息，无法准确描述对象轮廓的问题，提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型，为防止过度分割，运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图，再利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树，通过随机森林精炼分层树，最终输出图像语义分割结果。在测试实验中，像素精确度达到82.1%，相比区域选择方法提升了2.7%，并在较难区分的树和山脉的预测精确度上，相比层次标记方法分别提升了16%和25%，具有更高的稳定性。实验结果表明，在复杂的室外环境下，对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。