计算机应用研究

作者：矫健,张磊,李晶,

单位：佳木斯大学信息电子技术学院,黑龙江佳木斯154007；

关键词：雾天图像,语义分割,并行卷积,上下文特征,解码器,

基金：中国博士后科学基金资助项目(2019M661260)；黑龙江省自然科学基金优秀青年项目(YQ2019F018)；黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目优秀创新团队项目(2019-KYYWF-1335)；佳木斯大学优秀学科团队项目(JDXKTDG2019008)；佳木斯大学博士专项科研基金启动项目(JMSUZB2018-01)；；

针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题，基于空洞空间金字塔池化、Xception模块和残差网络，提出一种雾天图像语义分割算法。该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残差网络，以多个采样率的并行卷积以及卷积核大小为1×1的卷积对输入图像进行多尺度的上下文特征提取；另一方面，采用解码器结构使用预训练后的Xception模块对提取的特征进行分类，得到每一个像素的预测结果，用于增强分割边界的细化得到边界精细的分割结果。实验表明，所提算法在foggy cityscapes数据集上的平均交并比为73.03%、73.81%与74.50%，分割性能良好。

来源：2021年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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