| 主权项 |
一种基于测地线传播的图像场景语义标记方法，其特征在于该方法包含以下步骤：步骤（1）利用底层视觉特征，训练并使用分类器获得图像场景对应的粗略语义概率图，从而为下一步的准确语义标记过程提供输入；步骤（2）估计图像场景的颜色特征分布和图像场景的边界特征分布；其中：步骤（2）中估计图像场景的颜色特征分布时，首先根据粗略语义标记获得某类对象在图像中的颜色区域，然后将其转换到HSV空间并统计该类对象所在区域的三维颜色直方图，在统计过程中根据粗略语义概率进行加权，最后利用该类对象的三维颜色分布估计图像上任意一点属于该类对象的概率分布情况；步骤（2）中估计图像场景的边界特征分布时，使用伯克利边界检测算法来获得边界信息；步骤（3）结合图像场景的颜色特征分布和图像场景的边界特征分布，在其混合流型上定义测地线距离；其中：步骤（3）中定义的测地线距离结合了对象粗略语义概率图和图像场景低层特征，包括颜色特征分布信息和边界特征分布信息；步骤（3）中所述的结合图像场景的颜色特征分布和图像场景的边界特征分布，在其混合流型上定义测地线距离具体的是：将测地线距离的定义推广到多个对象的情况，结合粗略语义标记和底层图像场景特征定义了多个对象情况下的测地线距离；步骤（4）使用均值漂移算法，确定局部概率最大的点集合作为各语义类别的测地线传播的初始种子点；步骤（4）中所述的初始种子点为：通过在粗略语义概率图上为每一对象类别选择局部最稳定的节点作为测地线传播的初始种子点；具体而言，利用均值漂移算法跳过粗略概率分布中的局部噪声，确定局部概率最大的点集合作为各类对象测地线传播的初始种子点；步骤（5）针对定义的多类别上的测地线距离，利用基于优先队列的快速传播算法，确定场景中每一点的最短测地线距离，从而得到图像场景的准确语义标记，其中：步骤（5）中所述的利用基于优先队列的快速传播算法具体为：首先，该算法将图结构上的所有节点标记为未知，其测地线距离为无穷大；然后，将各类的初始种子点加入到可到达队列中排序，并设置其状态为可到达；接着，不断从可到达队列中选择出当前具有最短测地线距离的节点，设置其状态为已标记，并且根据其测地线距离更新其邻居节点，包括状态、 标记和测地线距离，重复上面过程直到可到达队列为空。 |
