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公开(公告)号：CN110473212A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910754900.8
申请日：2019-08-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法及装置，该方法包括：对待分割的电镜硅藻图像构造显著性区域粗定位，得到显著图；计算所述显著图的最佳阈值，利用所述最佳阈值对所述显著图进行二值化处理，得到二值化图，进行自适应初始框取，得到初始矩形框；对所述二值化图，利用超像素算法对初始矩形框扩充，构造自适应矩形框；将所述矩形框参数和所述电镜硅藻图像输入GrabCut算法中，分割得到复杂背景下完整的硅藻。本发明通过上述过程解决了现有技术中提取电镜硅藻图像需进行复杂的预处理及耗费大量人力的技术问题，实现了快速地全自动分割复杂背景下的完整目标硅藻。
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公开(公告)号：CN110473212B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910754900.8
申请日：2019-08-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法及装置，该方法包括：对待分割的电镜硅藻图像构造显著性区域粗定位，得到显著图；计算所述显著图的最佳阈值，利用所述最佳阈值对所述显著图进行二值化处理，得到二值化图，进行自适应初始框取，得到初始矩形框；对所述二值化图，利用超像素算法对初始矩形框扩充，构造自适应矩形框；将所述矩形框参数和所述电镜硅藻图像输入GrabCut算法中，分割得到复杂背景下完整的硅藻。本发明通过上述过程解决了现有技术中提取电镜硅藻图像需进行复杂的预处理及耗费大量人力的技术问题，实现了快速地全自动分割复杂背景下的完整目标硅藻。
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公开(公告)号：CN110211135A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910487288.2
申请日：2019-06-05
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种面向复杂背景干扰的硅藻分割方法、装置及设备，方法包括：对待分割图片进行显著性处理，得到显著图；对显著图进行阈值化处理，生成二值化图；根据二值化图，计算得到包含目标物的最小的矩形框；将包含矩形框的待分割图片通过迭代能量最小化分割算法进行分割，直到Gibbs能量项收敛，得到分割出来的硅藻图像。上述方法无需对包含复杂背景的硅藻图片进行预处理，减轻了操作人员的要求，同时上述方法应用了迭代能量最小化分割算法，大大提高了分割精度和效率。因此，本申请所提供的方法解决了受复杂背景干扰，难于提取硅藻有效区域和部分硅藻有效区域提取方法存在过多人工交互和提取精度不高的技术问题。
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