基于多示例学习与图割优化的目标分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多示例学习与图割优化的目标分割方法：步骤1：对训练图像采用多示例学习的方法进行显著模型建模，并利用显著模型对测试图像中的包和示例进行预测，得到测试图像的显著性检测结果；步骤2：将测试图像的显著性检测结果引入图割框架，依据示例特征矢量与示例包的标记对图割框架进行优化，求解图割优化的次优解，得到目标的精确分割。本发明采用多示例学习的方法建立显著性检测模型，使其适合特定种类的图像，并将显著性检测的结果用于基于图论的图像分割方法中以指导图像分割，对图割模型框架环节进行了优化，并采用凝聚层次聚类算法求解，使得分割结果能更好地符合语义感知的输出，得到精确的目标分割结果。