一种利用特征融合增强边缘和细节信息的图像分割方法

摘要

本发明提供一种利用特征融合增强边缘和细节信息的图像分割方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法利用卷积神经网络对输入的图像进行特征的提取；将提取出的特征输入到加入更多特征融合的解码结构,在恢复图像分辨率的同时丰富边缘和细节信息,得到密集特征图；通过归一化方法输出不同分类的最大值；计算交叉熵损失函数,利用随机梯度下降法更新网络中的权重。本发明方法可以在恢复特征图分辨率的同时恢复在编码阶段丢失的位置和边界细节信息，丰富图片的信息,得到密集的特征图,弥补了直接上采样所带来的稀疏特征图,使分割的边界和细节更加清晰,提升了对细节细小物体分割效果。