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作者：闫景富;王鹏飞;
单位：中国石油大学(北京)克拉玛依校区;
摘要：为减少噪声对分割结果的影响，降低单一尺度特征对分割结果的敏感性，提升分割算法的鲁棒性与稳定性，并增强分割边界清晰度，提高分割精度，文中提出一种多尺度特征融合下三维视觉图像场景分割算法。双路径多信息域注意力模块通过结合频域通道与空间注意力机制，提取三维视觉图像的多尺度特征，降低单一尺度特征对分割结果的敏感性；在多尺度特征融合模块内添加空洞卷积层，增大多尺度特征的感受野，并融合增大感受野的多尺度特征，捕捉图像的细节信息和全局信息，减少噪声对分割结果的影响，提升分割算法的鲁棒性与稳定性；利用Softmax分类器处理融合特征，得到三维视觉图像场景分割结果；通过全连接条件随机场、后处理分割结果，优化分割边界清晰度，提高分割精度。实验结果证明：该算法可有效提取三维视觉图像的多尺度特征，有效完成三维视觉图像场景分割，且场景分割的边界非常清晰。为三维视觉图像的处理与分析提供了新的思路和方法。
关键词：多尺度;;特征融合;;三维视觉;;图像场景分割;;注意力机制;;空洞卷积;;Softmax分类器;;条件随机场
基金资助：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目（2022D01A165）
