陕西师范大学计算机科学学院, 陕西 西安 710119
传统图像分割方法主要依赖图像光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,提出一种基于卷积受限玻尔兹曼机的CV(Chan-Vest)图像分割模型,采用生成式模型——卷积受限玻尔兹曼机对目标形状建模并生成目标形状,以此为先验信息对CV模型能量函数增加目标全局形状特征约束,指导图像分割。在训练数据有限、目标形态各异、目标尺度变化较大的遥感影像数据集Satellite-2000和Vaihigen的目标分割中取得了理想的结果。
图像处理 图像分割 形状先验 卷积受限玻尔兹曼机 深度学习 CV模型 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041018
