【摘 要】
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针对场景分割中基于像素分类计算较为复杂,使用特征类别较少难以提高分类精度的缺点,提出一种新的基于超像素多种视觉特征来学习场景几何结构类别的模型.首先,在图像超像素基
【机 构】
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西安电子科技大学,西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（K50510010007）
论文部分内容阅读
针对场景分割中基于像素分类计算较为复杂,使用特征类别较少难以提高分类精度的缺点,提出一种新的基于超像素多种视觉特征来学习场景几何结构类别的模型.首先,在图像超像素基础上进行多视觉特征提取;然后,利用这些特征对超像素进行分类,再计算相邻超像素视觉特征的差异,推断相邻超像素类别的一致性;最后,用初始分类和一致性分类结果构造基于马尔科夫随机场模型的能量函数,使用基于图割的优化方法确定超像素的类别.实验结果表明,该方法对特征的选择以及分类优化算法能够有效提高分类的精度,对交通场景能够实现较好的分割效果.
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