一种用于增强图像标记效果的多尺度级联层次模型方法

摘要：

本发明公开了一种用于增强图像标记效果的多尺度级联层次模型方法，具体包括以下步骤：

步骤1：初始化步骤，建立数据集的分层尺度空间，初始化待标记图片的质量矩阵为最差。

步骤2：选择图像标记方法，为原图像进行标记，并更新原图像的标记质量矩阵。

步骤3：利用相同的标记方法，对尺度空间的其他层图像进行标记，并更新图像标记质量矩阵。标记过程的参数依据原图像的标记结果产生。

步骤4：将其余层得到的标记结果进行尺度还原，并根据每层中所得到的标记质量来更新原图像的标记结果。

步骤5：重复步骤3和步骤4，直到原图像的质量矩阵发生更新后没有质量变化结束。

该方法利用了不同语义范畴的事物在同一张图片中不同尺度的表现力不同，能有效地提高标记准确率。

摘要：本发明公开了一种用于增强图像标记效果的多尺度级联层次模型方法，包括以下步骤步骤1、初始化步骤建立数据集的分层尺度空间，初始化待标记图片的质量矩阵为最差；步骤2、选择图像标记方法，为原图像进行标记，更新原图像的标记质量矩阵；步骤3、利用相同的标记方法标记尺度空间的其他层图像，更新图像标记质量矩阵，标记过程的参数依据原图像的标记结果产生；步骤4、将其余层得到的标记结果进行尺度还原，并根据每层中所得到的标记质量来更新原图像的标记结果；步骤5、重复步骤3和步骤4，直到原图像的质量矩阵发生更新后没有质量变化结束。利用了不同语义范畴的事物在同一张图片中不同尺度的表现力不同，能有效地提高标记准确率。