摘要
本发明公开了一种基于频率感知抗混叠的图像分割方法和系统,属于计算机视觉技术领域。本发明根据采样定理,在语义分割模型中的特征提取、下采样中对导致混叠现象高频细节信息进行调整、移除。在神经网络中,采用频率混合模块,在特征提取过程中细节丰富的高频成分进行自适应的调整,并提出抗混叠滤波在下采样过程对高频成分进行移除。通过这种方式,在极小的额外计算量下,缓解了神经网络中的混叠现象,显著提高了语义分割模型在特征处理过程中对物体边缘的识别精度,实现了高精度低复杂度的语义分割。本发明的额外计算量开销极低,实现简单、性能高、鲁棒性强,有利于实现低延迟、高速度的语义分割。