-
公开(公告)号：CN114926476B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210526327.7
申请日：2022-05-16
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于局部校正函数的变分水平集模型图像精准分割方法，属于图像分割这一技术领域，其设计要点在于：本申请的总体构思是：采用几何轮廓模型，通过梯度下降法求解能量泛函最小化的位置，即封闭连续的轮廓线的位置。通过设计局部预拟合函数去在迭代前计算图像局部区域的平均强度，因此计算速度大幅度提升，计算成本大幅度下降；本申请通过设计一个新的正则化函数去正则化数据驱动项，从而提高系统的鲁棒性和抗噪声干扰性，以及提高数据驱动项过零点处的灵敏度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116596951A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310464822.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/194 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑medoids聚类的主动轮廓模型图像分割方法，包括：利用K‑medoids聚类算法对待分割图像进行二值化处理得到拟合结果，获取前景图像与背景图像；基于二值化拟合结果构建预分段拟合函数；利用满足Lipschitz条件的零水平集替代所述预分段拟合函数的轮廓曲线，得到KM预分段拟合函数；利用梯度下降法，最小化所述KM预分段拟合函数的能量泛函，得到梯度流方程；利用自适应正则化函数正则化所述梯度流方程的数据驱动项；利用rulesing函数正则化所述零水平集函数，利用核函数对正则化后的零水平集函数进行平滑和缩短曲线，输出水平集函数，作为待分割图像的分割结果。
-
公开(公告)号：CN115170473A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210634744.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于视网膜模型的反射图像轮廓计算方法及系统，属于计算机视觉这一技术领域，其技术要点在于：包括两大步骤：计算不均匀分量b的最小化的最优值计算图像的反射率r(x)。采用本申请的基于视网膜模型的反射图像轮廓计算方法及系统，能够在快速(毫秒级别)中精确定位图像的边界。
-
公开(公告)号：CN114926476A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210526327.7
申请日：2022-05-16
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于局部校正函数的变分水平集模型图像精准分割方法，属于图像分割这一技术领域，其设计要点在于：本申请的总体构思是：采用几何轮廓模型，通过梯度下降法求解能量泛函最小化的位置，即封闭连续的轮廓线的位置。通过设计局部预拟合函数去在迭代前计算图像局部区域的平均强度，因此计算速度大幅度提升，计算成本大幅度下降；本申请通过设计一个新的正则化函数去正则化数据驱动项，从而提高系统的鲁棒性和抗噪声干扰性，以及提高数据驱动项过零点处的灵敏度。
-
公开(公告)号：CN114913188A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210586187.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种图像分割方法、存储介质，属于图像分割这一技术领域，其设计要点在于：本申请通过设计局部预拟合函数去在迭代前拟合出图像局部区域的平均强度，因此计算速度大幅度提升，计算成本大幅度下降；本申请通过设计一个新的正则化函数去正则化数据驱动项和水平集函数，从而提高系统的鲁棒性和抗噪声干扰性，提高数据驱动项过零点处的灵敏度以及规范化水平集函数的值域。
-
公开(公告)号：CN114862874A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210550313.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于局部预分段拟合偏场校正的主动轮廓模型识别方法，属于计算机图像分割技术领域，其特征在于，包括以下步骤：首先，定义局部区域的预拟合函数；然后，提出了一种基于偏场理论的局部预分段拟合的能量函数，并推导出全局的能量函数，给出偏场估计值的最优解：在能量最小化的计算过程中，采用了新的变分水平集公式与梯度流公式来限制了数据驱动项的范围，并改善了曲线斜率，利用优化后的距离规则项和邻域平均值滤波方法分别对水平集函数进行正则化和曲线光滑化。采用本申请的方法，可以减少了计算量，提高模型对参数的鲁棒性。
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.059 seconds)
