一种基于超像素和长短时记忆网络的图像分割方法

作者：文颖; 谢恺

来源：2018-12-20, 中国, ZL201811560271.7.

本发明公开了一种基于超像素和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的图像分割方法,包括训练和测试两个阶段,训练阶段：对图像训练集进行预处理；利用一种超像素分割算法进行预分割；建立超像素图；根据超像素图构建适用于LSTM输入的特征序列训练集和真值集；训练LSTM模型。测试阶段：对待分割图像进行预处理、超像素分割、构建超像素图并构建特征序列；将特征序列输入已训练的LSTM模型,根据分类结果还原分割后的图像。本发明基于超像素分割,通过训练神经网络对超像素块进行分类获得分割结果,解决了传统分割网络对于空间边缘分割精度不足的问题,同时利用LSTM对于序列特征数据分类的特点,融合了超像素块的邻域信息,进一步提高了分割精度和时间性能。