基于信息挖掘的伪装目标图像分割方法

摘要

本发明属于计算机视觉中的场景分割技术领域，一种基于信息挖掘的伪装目标图像分割方法。PFNet先后包含多层特征提取器、定位模块和聚焦模块，其中多层特征提取器使用传统的特征提取网络获取不同等级的上下文特征；定位模块首先使用RGB特征信息来初步确定图像中伪装目标的位置；聚焦模块则在图像RGB特征信息和初步位置信息的基础上，挖掘信息并去除干扰信息，一步步最终确定伪装目标的边界。本发明的方法将干扰信息的概念引入伪装目标分割问题，开发了一种新的信息探索和干扰信息去除策略，帮助伪装目标图像的分割。从结果上来看，PFNet分割结果十分优秀，并且伪装目标边界处的精细程度也令人满意。同时，该方法的适用性更广泛。