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基于深度学习模型的图像分割方法是一种语义级别的粗粒度级图像分割方法,该方法在池化、上采样过程中会出现图像的部分高频信息丢失,导致被分割目标的边缘精程度降低。基于此,笔者提出一种基于面向三色图的闭合解抠图算法的图像边缘分割算法,并引入全局颜色空间模型,以实现优化目标图像边缘效果的目标。
基于闭合解抠图算法的图像边缘分割改进研究
【摘 要】
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基于深度学习模型的图像分割方法是一种语义级别的粗粒度级图像分割方法,该方法在池化、上采样过程中会出现图像的部分高频信息丢失,导致被分割目标的边缘精程度降低。基于此,笔者提出一种基于面向三色图的闭合解抠图算法的图像边缘分割算法,并引入全局颜色空间模型,以实现优化目标图像边缘效果的目标。
【机 构】
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景德镇陶瓷大学信息学院
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2020年14期
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