作者：李青; 袁家政; 刘宏哲图像分割语义标记对象推理
摘要：提出了一种基于目标识别与显著性检测的图像场景多对象分割方法。该方法的步骤包括：在图像训练集上训练语义对象的检测器，用来检测输入图像中对象的位置，标定对象的包围盒；对输入的图像进行过分割处理，得到超像素集合，根据包围盒的位置和超像素的语义概率值计算兴趣区域；在3种稠密尺度上进行场景显著性检测，得到输入图像的显著图；在兴趣区域内计算超像素的邻接关系，形成邻接矩阵，构建条件随机场模型，将多对象分割问题转化成多类别标记问题，每一个对象是一种类别；以每个超像素作为场模型的节点，超像素的邻接关系对应场模型中节点之间的连接关系，将显著性和图像特征转化为节点和边的权重值；利用图割算法，在条件随机场模型上进行优化，迭代终止时得到像素的对象标记结果，从而实现对多个对象的分割。实验结果表明该方法效果较好。
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