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申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-01-26

公开（公告）日：2025-01-17

公开（公告）号：CN114549834B

专利技术分类：..图像区域中的图案分割；切割或合并图像元素以建立图案区域，例如基于聚类的技术；遮挡检测[2022.01]

专利摘要：本发明公开了一种半监督混合训练语义分割方法及系统，通过采集高度重叠的颗粒图像RGB数据集，并对颗粒图像RGB数据集进行标注，获得带标签数据和无标签数据，基于编解码框架的分割算法建立预分割模型，并采用带标签数据对预分割模型进行训练，获得粗分割模型，采用粗分割模型对无标签数据进行识别，获得粗分割结果，并基于粗分割结果获得伪标签，基于伪标签和带标签数据，对粗分割模型进行训练，获得精分割模型以及基于精分割模型，对高度重叠的颗粒图像进行图像分割，解决了现有对堆叠颗粒图像分割精度低的技术问题，通过基于凸包的伪标签生成算法，实现了对堆叠颗粒图像的高精度分割，并且能够大幅提升颗粒的结构完整性，减少欠分割的程度。

专利权项：1.一种半监督混合训练语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：采集高度重叠的颗粒图像RGB数据集，并对颗粒图像RGB数据集进行标注，获得带标签数据和无标签数据；基于编解码框架的分割算法建立预分割模型，并采用带标签数据对预分割模型进行训练，获得粗分割模型；采用粗分割模型对无标签数据进行识别，获得粗分割结果，并基于所述粗分割结果获得伪标签，其中基于所述粗分割结果获得伪标签包括：在粗分割结果中提取重叠的颗粒连通域；提取颗粒连通域的凸包和凸缺陷，并基于凸包和凸缺陷提取特征点；对特征点进行匹配，并根据匹配结果获得分割线段，其中对特征点进行匹配，并根据匹配结果获得分割线段包括：对特征点进行匹配，且对特征点进行匹配的计算公式为： 其中，Xi表示第i个特征点的匹配系数，匹配系数具体是指第i个特征点与其他特征点的匹配可能性的最大值，vi表示第i个特征点，vj表示第j个特征点，i≠j，Vn表示第n个凸包中的特征点集，dvi,vj表示vi与vj的欧氏距离，Avi,vj表示两条线段形成的夹角，其中一条线段由特征点vi与和的中点形成，另一条由特征点vj与和的中点形成，表示第n个凸包的第i个凸缺陷的轮廓起点，表示第n个凸包的第i个凸缺陷的轮廓终点，表示轮廓起点到对应的轮廓终点的欧氏距离，λ1,λ2表示调节整体几何指标大小的实验参数，l表示由两点形成的分割线段，∠表示由两条线段形成的夹角；计算每个特征点的匹配系数，并将匹配系数与预设的匹配阈值进行对比，若匹配系数大于匹配阈值，则通过生成两点线段的方式连接两个特征点，如果小于匹配阈值，则跳过该点，依此循环完成对所有特征点的匹配，从而获得分割线段；将分割线段与粗分割结果进行叠加，获得伪标签；基于伪标签和带标签数据，对粗分割模型进行训练，获得精分割模型；基于精分割模型，对高度重叠的颗粒图像进行图像分割。

百度查询： 中南大学 一种半监督混合训练语义分割方法及系统