檢視基于识别模型的批量图像分割方法及系统的原始碼

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|<center><img src=http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20200329/8aeac4aa1bbf41c89082713655ae78b7.jpeg width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/665279357_121359560 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''基于识别模型的批量图像分割方法及系统'''随着软硬件技术的飞速发展，一些个人[[计算机]]上的图像处理软件甚至是一些手机应用都提供了图像分割的功能，可以方便使用者对拍摄的照片进行后期处理（去除杂物、图像拼接等）。然而现阶段这部分功能的视线都需要用户手动的在图像中圈出需要分割的部分的轮廓，并且图像分割的处理[[结果]]与用户所圈出的轮廓的准确程度有很大的关系，这对用户的交互操作提出了很高的要求。除此之外，需要用户手动在图像上画出轮廓的操作也决定了现有的图像处理软件无法对多张图像进行批量的图像分割处理。因此，迫切需要开发出一种图像分割模块，其具有只需用户简单的操作即可对多张图像进行批量分割处理的功能。 基于识别模型的批量图像分割，是用户选取想要分割出的识别模型以及需要进行图像分割操作的一张或多张图片后，采用一系列机器[[学习]]及模式识别的算法，对分割的图片中匹配待匹配的部分进行判断，并将分割后的前景和背景数据显示在软件中，用户可以对分割后的图像进行进一步的操作，如删除或保存等。这种方式极大地简化了用户的操作，并为用户节约了宝贵的时间。

==二、技术要点==

（解决的技术难题、技术指标等）

本发明提供了一种基于识别模型的批量图像分割方法及[[系统]]。目前许多桌面图像处理软件甚至是一些移动设备上的应用都提供了图像分割的功能，用于将一幅图片中的前景和背景进行分离。但是这类软件通常需要用户手动圈出图片中前景的轮廓，对用户的交互操作要求较高，并且无法对多张图像进行批量处理。本发明针对上述问题设计，为用户提供多种不同的基于识别的模型，用户只需手动选择一个或多个模型，然后再选取要处理的图片，系统即可根据用户所选择的模型自动对所有图片进行分割操作。该技术可广泛应用于航天航天、[[机械]]<ref>[https://learning.sohu.com/a/667089719_120984625 机械类专业介绍] ，搜狐，2023-04-15</ref>、[[能源]]、电力等多个行业，目前已经用于智能监控系统的图像处理，用于对图像进行批量处理和智能分析。本发明的优点是：克服了现有图像处理软件无法对批量图片进行图像分割的缺点，填补了目前这 一领域的技术空白 ；进一步提升了图像处理软件的功能，为用户对照片处理提供了便利，节省了用户后期处理的时间 ；采用了一系列机器学习及模式识别的算法，对照片中匹配区域进行选择和判断，大幅度提高了系统的自动化程度和效率。

==三、成果形式==

（专利、[[著作权]]<ref>[https://www.sohu.com/a/479325181_121181460 什么是著作权？什么是版权？（著作权与版权）]，搜狐，2021-07-24 </ref>、新产品、新技术等）

专利

==四、应用领域及应用场景==

用于批量的[[计算机]]图像分割识别

==五、当前应用成效==

该技术目前已经在卫星图像图例和医疗影像分析上得到应用，用于对图像进行批量处理和[[智能]]分析，有效提升了分析效率和准确度。

==六、应用推广的领域和场景==

图像分割是指将图像按照一定的规则或目的分割为多个部分的过程，例如将一幅山水画的图像分割为包含山的部分、包含水的部分以及其他部分，又如将一幅人像的图像中的[[人物]]同背景分割出来的过程。图像分割技术在实际中应用广泛，应用领域包括医学影像、卫星定位以及图像后期美化处理等。

==七、应用推广的价值和前景==

（产业带动能力、[[效率]]提升能力、市场规模等）

在卫星应用和医疗影像分析等领域具有巨大的[[市场]]空间和推广价值。

==八、技术优化的方向和途径==

针对[[卫星]]和医疗影像等特殊场景，进行产品化开发和行业应用。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]