CN114842216B 一种基于小波变换的室内rgb-d图像语义分割方法 （贵州大学）_第1页
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CN114842216B 一种基于小波变换的室内rgb-d图像语义分割方法 （贵州大学）_第3页
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一种基于小波变换的室内RGB-D图像语义分本发明公开一种基于小波变换的室内RGB-D过小波变换与逆变换结合的模块将原始图像不2步骤二：在编码器与解码器的连接处通过小波变换与逆变步骤三：通过解码器网络对上述特征进行多次上采样2.根据权利要求1所述的基于小波变换的室内RGB-D图像语义分割方法,其特征在于，所述编码器与解码器网络模型的训练过程如步骤一：将原始图像以及对应标签图像输入到卷积神的彩色图像以及对应场景的深度图像，标签图像为原始图像中的每个像素对应的标签类步骤二：在编码器中每一个残差模块之前加入小波变换融合模块对RGB彩色信息和深3[0001]本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于小波变换的室内RGB-D图像语义[0002]随着计算机视觉领域的发展，针对图片的语义分割成为了该领域的一个重要课RGB-D图像的语义分割可以通过场景中受光照等条件影响小的深度信息提高分割效果，同有一定的辅助作用。[0005]为了实现上述技术方案，本发明提供了一种基于小波变换的室内RGB-D图像语义4类别；[0011]步骤二：在编码器中每一个残差模块之前加入小波变换融合模块对RGB彩色信息带，随后将RGB彩色图像和深度图像的对应子带进行加操作，随后通过注意力模块通过小波变换的方式保留原始输入的不同频率信息特征，同时对多尺度的信息进行融合；输入特征经过离散小波变换后分解成四个子带，随后经过注意力模块再由逆小波变换融中左边为小波变换融合模块(wavelettransformfusionblock)，中部为小波变换模块5LHHL为步幅为2的下采样。由于小波变换并不丢失信息，所以小波变换与小波逆变换为可逆操pt表示当前样本在标签图像上的预测6模块，并在每个卷积模块后通过设计的小波变换融合模块将彩色图像与深度图像进行融合；小波变换融合模块通过2D离散小波变换将彩色图像与深度图像分别分解成由低频图来增加分辨率并整合特征信息；同时利用1×1卷积将编码器与解码器跳连来避免信息丢难以避免信息丢失，我们利用1×1的卷积操作通过解码器跳连连接将编码器RGB-D融合后7[0046]在两个公开数据集NYUV2和SUNRGB-D数据集进行实验，同时输入RGB彩色图像以[0050]MPA为每个类内分类正确的像素点数和所有像素点数的比值的平均值，定义如下但通过替换池化层以及设计了编码器-解码器的小波变换连接模块，对目标物体的边缘信息有了更精确的判别，同时是整个网络不用很深层的编码器结构就可得到很好的分割效[0057]同时，在NYUv2数据集上测试了模型的参数大小和推理速度。整个实验部署

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