[发明专利]一种天空区域分割方法、装置和卷积神经网络在审
| 申请号： | 201810844647.0 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109035260A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 陈冠男 | 申请（专利权）人： | 京东方科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 100015 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种天空区域分割方法、装置和卷积神经网络，涉及图像处理技术领域。该方法包括：图像输入层获取原始图像；第一卷积神经网络从原始图像中提取不同尺度的多个天空特征图像；级联的多个第二卷积神经网络对多个天空特征图像进行处理，输出目标特征图像；上采样层对目标特征图像进行上采样，获得上采样特征图像；天空区域确定层将上采样特征图像中灰度值大于等于预设灰度值的像素区域确定为天空区域。在本发明中，通过级联的多个第二卷积神经网络，能够从不同尺度的图像中，多层次提取天空语义特征，从而输出的目标特征图像中可包括各个尺度的天空特征，尤其有利于准确确定浓雾暗夜场景下的天空边界，从而对天空区域进行准确分割。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 特征图像 天空区域 上采样 天空 目标特征图像 原始图像 尺度 灰度 级联 分割 图像处理技术 输出目标 图像输入 像素区域 语义特征 预设 场景 图像 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的天空区域分割方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括图像输入层、第一卷积神经网络、级联的多个第二卷积神经网络、上采样层和天空区域确定层，所述方法包括：所述图像输入层获取原始图像；所述第一卷积神经网络从所述原始图像中提取不同尺度的多个天空特征图像；每个所述天空特征图像的尺度均小于所述原始图像的尺度；所述级联的多个第二卷积神经网络对所述多个天空特征图像进行处理，输出目标特征图像；所述目标特征图像的尺度与所述多个天空特征图像中的最大尺度相同；所述上采样层对所述目标特征图像进行上采样，获得与所述原始图像尺度相同的上采样特征图像；所述天空区域确定层将所述上采样特征图像中灰度值大于或等于预设灰度值的像素区域确定为天空区域。
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