一种基于深度学习语义分割的图像二值化方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习语义分割的图像二值化方法，包括步骤：1)对于一张彩色图像，利用轻量级语义分割网络对图像进行实时性分割，根据BCEloss损失函数训练所述网络，待网络收敛，得到特征图；2)对1)中的特征图，使用一种可迭代阈值方法得到两个阈值，利用这两个阈值将图像分割为三值图，其中三值中的中间值代表的区域记为疑似区域；3)将对2)中分割的结果，使用一种连通域方法，首先对图像进行去噪，其次对疑似区域按照一定规则进行划分，最后根据划分结果将图像从三值图变成二值图，即1)中对应的前景和背景。所述方法在满足实时性的前提下，提升了肤色检测的效果。