基於識別模型的批量圖像分割方法及系統

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基於識別模型的批量圖像分割方法及系統隨着軟硬件技術的飛速發展，一些個人計算機上的圖像處理軟件甚至是一些手機應用都提供了圖像分割的功能，可以方便使用者對拍攝的照片進行後期處理（去除雜物、圖像拼接等）。然而現階段這部分功能的視線都需要用戶手動的在圖像中圈出需要分割的部分的輪廓，並且圖像分割的處理結果與用戶所圈出的輪廓的準確程度有很大的關係，這對用戶的交互操作提出了很高的要求。除此之外，需要用戶手動在圖像上畫出輪廓的操作也決定了現有的圖像處理軟件無法對多張圖像進行批量的圖像分割處理。因此，迫切需要開發出一種圖像分割模塊，其具有隻需用戶簡單的操作即可對多張圖像進行批量分割處理的功能。 基於識別模型的批量圖像分割，是用戶選取想要分割出的識別模型以及需要進行圖像分割操作的一張或多張圖片後，採用一系列機器學習及模式識別的算法，對分割的圖片中匹配待匹配的部分進行判斷，並將分割後的前景和背景數據顯示在軟件中，用戶可以對分割後的圖像進行進一步的操作，如刪除或保存等。這種方式極大地簡化了用戶的操作，並為用戶節約了寶貴的時間。

目錄

二、技術要點

（解決的技術難題、技術指標等）

本發明提供了一種基於識別模型的批量圖像分割方法及系統。目前許多桌面圖像處理軟件甚至是一些移動設備上的應用都提供了圖像分割的功能，用於將一幅圖片中的前景和背景進行分離。但是這類軟件通常需要用戶手動圈出圖片中前景的輪廓，對用戶的交互操作要求較高，並且無法對多張圖像進行批量處理。本發明針對上述問題設計，為用戶提供多種不同的基於識別的模型，用戶只需手動選擇一個或多個模型，然後再選取要處理的圖片，系統即可根據用戶所選擇的模型自動對所有圖片進行分割操作。該技術可廣泛應用於航天航天、機械、能源、電力等多個行業，目前已經用於智能監控系統的圖像處理，用於對圖像進行批量處理和智能分析。本發明的優點是：克服了現有圖像處理軟件無法對批量圖片進行圖像分割的缺點，填補了目前這 一領域的技術空白 ；進一步提升了圖像處理軟件的功能，為用戶對照片處理提供了便利，節省了用戶後期處理的時間 ；採用了一系列機器學習及模式識別的算法，對照片中匹配區域進行選擇和判斷，大幅度提高了系統的自動化程度和效率。

三、成果形式

（專利、著作權、新產品、新技術等）

專利

四、應用領域及應用場景

用於批量的計算機圖像分割識別

五、當前應用成效

該技術目前已經在衛星圖像圖例和醫療影像分析上得到應用，用於對圖像進行批量處理和智能分析，有效提升了分析效率和準確度。

六、應用推廣的領域和場景

圖像分割是指將圖像按照一定的規則或目的分割為多個部分的過程，例如將一幅山水畫的圖像分割為包含山的部分、包含水的部分以及其他部分，又如將一幅人像的圖像中的人物同背景分割出來的過程。圖像分割技術在實際中應用廣泛，應用領域包括醫學影像、衛星定位以及圖像後期美化處理等。

七、應用推廣的價值和前景

（產業帶動能力、效率提升能力、市場規模等）

在衛星應用和醫療影像分析等領域具有巨大的市場空間和推廣價值。

八、技術優化的方向和途徑

針對衛星和醫療影像等特殊場景，進行產品化開發和行業應用。