avatar avatar 我的文献 结合卷积受限玻尔兹曼机的CV图像分割模型 单位 陕西师范大学计算机科学学院 期刊 激光与光电子学进展 时间 关键词 图像分割; 形状先验; 卷积受限玻尔兹曼机; 深度学习; CV模型
摘要
随着遥感技术的发展,如何从影像中自动提取目标引起相关领域学者的广泛研究。在采用图像分割的手段提取目标的方法中,基于水平集的CV(Chan-Vest)图像分割方法最大的优势在其处理拓扑变化的能力。传统图像分割方法主要依赖图像光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,本文提出一种基于卷积受限波尔兹曼机的CV图像分割模型,采用生成式模型--卷积受限玻尔兹曼机对目标形状建模及生成目标形状,以此为先验信息对CV能量函数增加目标全局形状特征约束,指导图像分割。在训练数据有限,目标形态各异,目标尺度变化较大的遥感影像数据集Satellite-2000和Vaihigen的目标分割中取得了理想的结果。
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