基于多特征融合的图像区域几何标记

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2017年第7期

论文作者：刘威 遇冰 周婷 袁淮

文章页码：927 - 931

关键词：多特征融合;多尺度核卷积网络;图像区域几何标记;特征学习;条件随机场模型;

摘    要：提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场(conditional random field,CRF)模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context(GC)上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高了图像区域几何标记的准确率.