基于改进PSPNet网络的古代壁画分割方法

针对传统方法在古代壁画图像分割过程中出现的目标边界模糊、图像分割效率低等问题,提出一种基于PSPNet网络的多分类壁画图像分割模型(PSP-M).模型首先融合轻量级神经网络MobileNetV2,降低硬件条件对于模型训练的限制.其次通过全局金字塔模块,将不同级别的特征图拼接起来,避免了表征不同子区域之间关系的语境信息的丢失.最后利用金字塔场景解析网络嵌入壁画背景特征,减少特征损失的同时提高特征提取效率.实验结果表明,PSP-M模型较传统的图像分割模型在训练精确度上平均提升2％,峰值信噪比(PSNR)较实验对比模型平均提高1～2 dB,结构相似指标(SSIM)指标较实验对比模型平均提高0.1～0.2,实验验证了 PSP-M模型在壁画分割方面的可行性.