技術(shù)特征：
1.一種圖像語義分割的方法，其特征在于，包括：基于圖像的用于表示圖像之間的全局表觀相似性的全局表觀距離和用于表示圖像之間的語義相似性的語義距離，在圖像庫中確定目標(biāo)圖像的兼容參考集和競爭參考集，所述兼容參考集包括的兼容參考圖像與所述目標(biāo)圖像具有相似度高于第一閾值的全局表觀，所述競爭參考集包括的競爭參考圖像與所述目標(biāo)圖像具有相似度低于第二閾值的全局表觀，所述第一閾值大于或等于所述第二閾值；將所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像分割成多個區(qū)域；基于所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像的所述多個區(qū)域的語義一致性和圖像相關(guān)性，確定所述目標(biāo)圖像的區(qū)域的類別。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：基于所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像的所述多個區(qū)域的語義一致性和圖像相關(guān)性，確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的區(qū)域的類別。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在圖像庫中確定目標(biāo)圖像的兼容參考集和競爭參考集，包括：將所述圖像庫中與所述目標(biāo)圖像的全局表觀距離最近的N幅圖像確定為所述目標(biāo)圖像的兼容參考集，其中，N為自然數(shù)，并且所述圖像庫Ω中的圖像IΩ與所述目標(biāo)圖像It的全局表觀距離DA(IΩ,It)由下列等式(1)確定：其中，為所述圖像庫Ω中的圖像IΩ的用于表示圖像IΩ的全局表觀的全局表觀特征，為所述目標(biāo)圖像It的用于表示圖像It的全局表觀的全局表觀特征，IΩ∈Ω。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在圖像庫中確定目標(biāo)圖像的兼容參考集和競爭參考集，包括：對于所述兼容參考集中的一幅兼容參考圖像確定所述圖像庫中與所述兼容參考圖像的全局表觀距離最遠(yuǎn)的K幅圖像其中，K為自然數(shù)，n為自然數(shù)且n≤N，N為所述兼容參考集包括的兼容參考圖像的數(shù)量；將所述K幅圖像中與所述兼容參考圖像的語義距離最近的一幅圖像，確定為與所述兼容參考圖像相應(yīng)的競爭參考圖像，其中，所述K幅圖像中的圖像與所述兼容參考圖像的語義距離由下列等式(2)確定：其中，k為自然數(shù)且k≤K；表示所述K幅圖像中的圖像所包括的類別的集合；表示所述兼容參考圖像所包括的類別的集合；將與所述兼容參考集中的N幅兼容參考圖像分別相應(yīng)的N幅競爭參考圖像確定為所述目標(biāo)圖像的競爭參考集。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像分割成多個區(qū)域，包括：基于圖像的顏色和紋理的區(qū)域表觀特征，將所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像分割成多個區(qū)域。6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標(biāo)圖像的區(qū)域的類別，包括：確定所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的語義一致性；確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像分別與所述目標(biāo)圖像的圖像相關(guān)性；以所述語義一致性與所述圖像相關(guān)性之和最大為目標(biāo)函數(shù)，確定所述目標(biāo)圖像的區(qū)域的類別。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的語義一致性，包括：由下列等式(3)和(4)確定所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的語義一致性之和C：其中，I表示圖像且It表示所述目標(biāo)圖像，表示所述兼容參考圖像，表示所述競爭參考圖像；c(I)表示圖像I的語義一致性；s表示圖像I中的一個區(qū)域；Ls表示區(qū)域s可能屬于的類別的集合；xs為用于指示區(qū)域s所屬的類別的二值類別指示向量，且當(dāng)i＝ls時，xs(i)＝1，ls為區(qū)域s的類別；s1和s2表示圖像I中的兩個相鄰的區(qū)域；和分別表示區(qū)域s1和s2可能屬于的類別的集合；為用于指示區(qū)域s1和s2分別所屬的類別的二值類別指示矩陣，并且當(dāng)時，和分別為區(qū)域s1和s2的類別；θs(i)表示區(qū)域s屬于第i個類別的相關(guān)程度的程度值；表示相鄰區(qū)域s1和s2分別屬于第i個類別和第j個類別的相關(guān)程度的程度值。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述區(qū)域s屬于第i個類別的相關(guān)程度的程度值θs(i)由所述區(qū)域s的基于語義的區(qū)域密度先驗、目標(biāo)先驗和顯著性先驗確定；所述區(qū)域s1和s2分別屬于第i個類別和第j個類別的相關(guān)程度的程度值由所述區(qū)域s1和s2的一階密度先驗確定。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述區(qū)域s的基于語義的區(qū)域密度先驗，由所述區(qū)域s在所述圖像庫的圖像IΩ中的密度最小的L幅圖像的類別分布統(tǒng)計確定，其中，L為自然數(shù)，并且所述區(qū)域s在所述圖像庫的圖像IΩ中的密度由下列等式(5)確定：其中，m為非零常數(shù)；為所述圖像庫的圖像IΩ中與所述區(qū)域s的距離最近的T個區(qū)域，t為自然數(shù)且t≤T；fs為所述區(qū)域s的特征；為所述區(qū)域st的特征；其中，所述圖像庫的圖像IΩ中的區(qū)域sΩ與所述區(qū)域s之間的距離由下列等式(6)確定：其中，為所述區(qū)域sΩ的特征。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像分別與所述目標(biāo)圖像的圖像相關(guān)性，包括：由下列等式(7)至(9)確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像分別與所述目標(biāo)圖像的圖像相關(guān)性之和E：E＝E1+E2(7)其中，E1表示所述兼容參考集包括的所有兼容參考圖像I+與所述目標(biāo)圖像It的圖像相關(guān)性之和；E2表示所述競爭參考集包括的所有競爭參考圖像I-與所述目標(biāo)圖像It的圖像相關(guān)性之和；st、s+和s-分別表示所述目標(biāo)圖像It、所述兼容參考圖像I+和所述競爭參考圖像I-中的區(qū)域；和分別表示區(qū)域st、s+和s-可能屬于的類別的集合；z+(i,j)為用于指示區(qū)域s+和st分別所屬的類別的二值類別指示矩陣，并且當(dāng)時，z+(i,j)＝1，和分別為區(qū)域s+和st的類別；z-(i,j)為用于指示區(qū)域s-和st分別所屬的類別的二值類別指示矩陣，并且當(dāng)時，z-(i,j)＝1，為區(qū)域s-的類別；和分別由下列等式(10)和(11)確定：其中，和分別表示區(qū)域st、s+和s-的特征。11.一種圖像語義分割的裝置，其特征在于，包括：第一確定模塊，用于基于圖像的用于表示圖像之間的全局表觀相似性的全局表觀距離和用于表示圖像之間的語義相似性的語義距離，在圖像庫中確定目標(biāo)圖像的兼容參考集和競爭參考集，所述兼容參考集包括的兼容參考圖像與所述目標(biāo)圖像具有相似度高于第一閾值的全局表觀，所述競爭參考集包括的競爭參考圖像與所述目標(biāo)圖像具有相似度低于第二閾值的全局表觀，所述第一閾值大于或等于所述第二閾值；分割模塊，用于將所述目標(biāo)圖像、所述第一確定模塊確定的所述兼容參考圖像和所述第一確定模塊確定的所述競爭參考圖像中的每一幅圖像分割成多個區(qū)域；第二確定模塊，用于基于所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像的所述多個區(qū)域的語義一致性和圖像相關(guān)性，確定所述分割模塊將所述目標(biāo)圖像分割成的區(qū)域的類別。12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊還用于：基于所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像的所述多個區(qū)域的語義一致性和圖像相關(guān)性，確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的區(qū)域的類別。13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括：第一確定單元，用于將所述圖像庫中與所述目標(biāo)圖像的全局表觀距離最近的N幅圖像確定為所述目標(biāo)圖像的兼容參考集，其中，N為自然數(shù)，并且所述圖像庫Ω中的圖像IΩ與所述目標(biāo)圖像It的全局表觀距離DA(IΩ,It)由下列等式(21)確定：其中，為所述圖像庫Ω中的圖像IΩ的用于表示圖像IΩ的全局表觀的全局表觀特征，為所述目標(biāo)圖像It的用于表示圖像It的全局表觀的全局表觀特征，IΩ∈Ω。14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括：第二確定單元，用于對于所述兼容參考集中的一幅兼容參考圖像確定所述圖像庫中與所述兼容參考圖像的全局表觀距離最遠(yuǎn)的K幅圖像其中，K為自然數(shù)，n為自然數(shù)且n≤N，N為所述兼容參考集包括的兼容參考圖像的數(shù)量；第三確定單元，用于將所述K幅圖像中與所述兼容參考圖像的語義距離最近的一幅圖像，確定為與所述兼容參考圖像相應(yīng)的競爭參考圖像，其中，所述K幅圖像中的圖像與所述兼容參考圖像的語義距離由下列等式(22)確定：其中，k為自然數(shù)且k≤K；表示所述K幅圖像中的圖像所包括的類別的集合；表示所述兼容參考圖像所包括的類別的集合；第四確定單元，用于將與所述兼容參考集中的N幅兼容參考圖像分別相應(yīng)的N幅競爭參考圖像確定為所述目標(biāo)圖像的競爭參考集。15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述分割模塊用于：基于圖像的顏色和紋理的區(qū)域表觀特征，將所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像中的每一幅圖像分割成多個區(qū)域。16.根據(jù)權(quán)利要求11至15中任一項所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊包括：第五確定單元，用于確定所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的語義一致性；第六確定單元，用于確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像分別與所述目標(biāo)圖像的圖像相關(guān)性；第七確定單元，用于以所述語義一致性與所述圖像相關(guān)性之和最大為目標(biāo)函數(shù)，確定所述目標(biāo)圖像的區(qū)域的類別。17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的裝置，其特征在于，所述第五確定單元用于：由下列等式(23)和(24)確定所述目標(biāo)圖像、所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像的語義一致性之和C：其中，I表示圖像且It表示所述目標(biāo)圖像，表示所述兼容參考圖像，表示所述競爭參考圖像；c(I)表示圖像I的語義一致性；s表示圖像I中的一個區(qū)域；Ls表示區(qū)域s可能屬于的類別的集合；xs為用于指示區(qū)域s所屬的類別的二值類別指示向量，且當(dāng)i＝ls時，xs(i)＝1，ls為區(qū)域s的類別；s1和s2表示圖像I中的兩個相鄰的區(qū)域；和分別表示區(qū)域s1和s2可能屬于的類別的集合；為用于指示區(qū)域s1和s2分別所屬的類別的二值類別指示矩陣，并且當(dāng)時，和分別為區(qū)域s1和s2的類別；θs(i)表示區(qū)域s屬于第i個類別的相關(guān)程度的程度值；表示相鄰區(qū)域s1和s2分別屬于第i個類別和第j個類別的相關(guān)程度的程度值。18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，所述區(qū)域s屬于第i個類別的相關(guān)程度的程度值θs(i)由所述區(qū)域s的基于語義的區(qū)域密度先驗、目標(biāo)先驗和顯著性先驗確定；所述區(qū)域s1和s2分別屬于第i個類別和第j個類別的相關(guān)程度的程度值由所述區(qū)域s1和s2的一階密度先驗確定。19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的裝置，其特征在于，所述區(qū)域s的基于語義的區(qū)域密度先驗，由所述區(qū)域s在所述圖像庫的圖像IΩ中的密度最小的L幅圖像的類別分布統(tǒng)計確定，其中，L為自然數(shù)，并且所述區(qū)域s在所述圖像庫的圖像IΩ中的密度由下列等式(25)確定：其中，m為非零常數(shù)；為所述圖像庫的圖像IΩ中與所述區(qū)域s的距離最近的T個區(qū)域，t為自然數(shù)且t≤T；fs為所述區(qū)域s的特征；為所述區(qū)域st的特征；其中，所述圖像庫的圖像IΩ中的區(qū)域sΩ與所述區(qū)域s之間的距離由下列等式(26)確定：其中，為所述區(qū)域sΩ的特征。20.根據(jù)權(quán)利要求16所述的裝置，其特征在于，所述第六確定單元用于：由下列等式(27)至(29)確定所述兼容參考圖像和所述競爭參考圖像分別與所述目標(biāo)圖像的圖像相關(guān)性之和E：E＝E1+E2(27)其中，E1表示所述兼容參考集包括的所有兼容參考圖像I+與所述目標(biāo)圖像It的圖像相關(guān)性之和；E2表示所述競爭參考集包括的所有競爭參考圖像I-與所述目標(biāo)圖像It的圖像相關(guān)性之和；st、s+和s-分別表示所述目標(biāo)圖像It、所述兼容參考圖像I+和所述競爭參考圖像I-中的區(qū)域；和分別表示區(qū)域st、s+和s-可能屬于的類別的集合；z+(i,j)為用于指示區(qū)域s+和st分別所屬的類別的二值類別指示矩陣，并且當(dāng)時，z+(i,j)＝1，和分別為區(qū)域s+和st的類別；z-(i,j)為用于指示區(qū)域s-和st分別所屬的類別的二值類別指示矩陣，并且當(dāng)時，z-(i,j)＝1，為區(qū)域s-的類別；和分別由下列等式(30)和(31)確定：其中，和分別表示區(qū)域st、s+和s-的特征。