一种基于全景分割的报纸图像版面分析方法

本发明公开了一种基于全景分割的报纸图像版面分析方法，通过构建解决复杂报纸图像版面分割与分类问题的通用模型Panoptic‑DLA，解决版面分析中存在的两个经典问题：前景像素漏检率高和相邻区域误合并问题。本发明适用于历史报纸的文档布局分析，其以报纸图像作为输入，输出得到各类元素及其位置。模型框架由语义分割分支和实例分割分支两个分支组成。语义分割将背景当作stuff，前景区域当作thing，预测像素类别。实例分割分支采用无提议设计，使用区域中心‑边界概率图和区域中心方向图代替传统的中心点回归方法，编码对象的形状和位置信息，分离报纸中紧密相邻的区域。后处理通过实例分组、语义类别分配及Regroup操作生成全景分割图，提升报纸图像版面分析的准确性。