专利名称:一种基于图像显著区域的图像分类方法和系统专利类型:发明专利
发明人:程起敏,涂丛欢,张倩,涂明明,邵康申请号:CN2017101670.5申请日:20170320公开号:CN1070109A公开日:20170804
摘要:本发明公开了一种基于图像显著区域的图像分类方法和系统,其中方法的实现包括离线训练和在线测试部分,其中离线训练部分包括对图像进行超像素分割得到多尺度下的分割块,计算分割块的特征对比度得到目标显著图;对目标显著图进行阈值分割得到二值图像,对二值图像作形态学处理,利用分割算法对目标显著图进行自动分割提取得到显著区域;将显著区域输入到卷积神经网络中训练,得到基于图像显著区域的图像分类器;在线测试部分包括对测试图像进行显著区域自动分割提取,然后将测试图像的显著区域图像输入到训练好的图像分类器,进行图像分类,得到图像类别标记。本发明在保证分割结果的前提下,减少人工交互的工作量,提高了图像分类的准确率。
申请人:华中科技大学
地址:430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
国籍:CN
代理机构:华中科技大学专利中心
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