技术总结
本发明公开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，包括：在图像训练集上训练语义对象的检测器，并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；在三种稠密尺度上进行场景显著性检测，得到图像的显著图；在兴趣区域内，计算超像素的邻接关系，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，从而实现多个对象的分割。
技术研发人员：李青;袁家政;
受保护的技术使用者：北京联合大学;
技术研发日：2016.02.23
技术公布日：2016.07.13