摘要
本申请实施例提供一种融合傅里叶变换的图像语义分割方法及装置,方法包括:构建基于U型网络的分割模型,采用四层卷积池化网络作为编码器进行特征提取;构建傅里叶变换模块,对输入图像进行二维离散傅里叶变换得到频谱图,对频谱图进行幅度谱和相位谱分解得到初始频域特征;将输入图像经过预设尺寸缩放和像素归一化处理得到预处理图像,将预处理图像输入傅里叶变换模块,得到四组调整后的频域特征;采用双线性插值算法将预测概率图的尺寸调整至原始输入图像尺寸,将预测概率图中概率值大于0.5的像素点标记为前景区域,得到最终的语义分割结果;本申请能够更好地处理复杂场景下的语义分割任务,提高了分割精度和模型鲁棒性。
技术关键词
频域特征
图像语义分割方法
编码器
编码特征
双线性插值算法
融合特征
通道注意力机制
上采样
网络
尺寸
图像语义分割装置
二维快速傅里叶变换
解码器
像素
批量
模块
系统为您推荐了相关专利信息
编码器模块
消息传递机制
掩码矩阵
前馈神经网络
节点特征
样本
残差模块
深度卷积神经网络
感知损失函数
编码器模块
故障诊断模型
XGBoost算法
历史故障数据
频域特征
样本