基于全卷积神经网络的精细化人像分割方法研究

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图像分割是计算机视觉领域的基础任务也是经典难题。近年来随着深度学习的快速发展,人像分割在公共安防、自动驾驶、计算摄影等领域得到了广泛的应用。然而,现有分割方法的网络模型具有巨大的参数量和计算量,急需一种轻量化的人像精细化分割网络。本文通过对现有的图像分割算法、轻量化网络设计方法以及图像边缘优化算法进行研究,提出了快速自动化人像分割网络以及边缘精细化处理方法,主要工作内容和成果如下:(1)在基于编码解码结构的U-Net网络上进行改进,提出了一种快速自动化人像分割网络。为平衡网络获取语义信息和空间信息,本文在U-Net的基础上通过增加一次降采样操作,增大卷积神经网络的感受野来获得更多的语义信息。为提高网络分割效率,本文引入了深度可分离卷积,同时采用特征相加的方式取代特征堆叠,进行网络中深层特征和浅层特征的融合。最后为提高网络分割精度同时防止网络加深造成梯度消失,本文设计了一个轻量残差块结构,完成了人像的初步分割。(2)提出了一种人像边缘精细处理方法。在轻量化人像分割网络对人像图片进行处理后,针对分割结果边缘不够精细的问题,本文对边缘优化方法进行研究,在引导滤波算法的基础上,采用深度学习方式,通过训练得到一个针对人像分割任务的滤波器。同时针对边缘像素,本文采用边缘注意力损失函数与图像结构损失函数,进一步对分割边缘进行精细化处理。最后在EG1800、Supervise.ly以及百度数据集上验证了其有效性。(3)本文设计并实现了自动化人像处理系统,该系统包括界面模块、数据处理模块、算法模块和文件模块。系统操作简便,界面简洁大方。用户选择一张人像图片后可选择人像分割、人像素描和背景替换等功能来对图片进行处理。最后可将处理好的图片保存到本地。
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