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公开(公告)号：CN107564010A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710813135.3
申请日：2017-09-11
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种结合贝叶斯分类与SLIC的Grabcut彩色图像分割方法，该方法包括以下步骤：S1、使用SLIC算法对图像进行聚类，使用聚类后的各像素块的RGB均值作为像素点构建精简的Graph Cuts模型；S2、再使用贝叶斯分类对模型中的像素点进行分类，对进行分类后的像素点进行第二次SLIC聚类，并用各个像素块的均值代替像素点值进行GMM(高斯混合模型)参数估计；S3、使用最小割算法得出图模型最优分割；显著改善了基于超像素的Grabcut图像分割算法在超像素数目较低时出现分割恶化的现象，并有效的降低了Grabcut分割过程中迭代循环的时间复杂度等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107808385B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201711171232.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于幂律分布的彩色图像分水岭分割方法，包括:步骤S1、利用SOBLE算子求得彩色图像的原始梯度图像，并对原始梯度图像进行形态学极小值标定，从而得到标定后的图像；步骤S2、对标定后的图像进行分水岭预分割，从而得到预分割标签图像，并通过区域面积‑数目的幂律分布关系选择面积阈值；步骤S3、引入上述选择的面积阈值破坏上述预分割标签图像的自组织临界态，使预分割标签图像中的区域重新分布并达到新的自组织临界态，从而完成最终分割。以实现抑制过分割现象且降低算法时间复杂度的优点。
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公开(公告)号：CN107808385A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711171232.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 新疆大学
CPC classification number: G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/20021 , G06T2207/20152
Abstract: 本发明公开了一种基于幂律分布的彩色图像分水岭分割方法，包括:步骤S1、利用SOBLE算子求得彩色图像的原始梯度图像，并对原始梯度图像进行形态学极小值标定，从而得到标定后的图像；步骤S2、对标定后的图像进行分水岭预分割，从而得到预分割标签图像，并通过区域面积-数目的幂律分布关系选择面积阈值；步骤S3、引入上述选择的面积阈值破坏上述预分割标签图像的自组织临界态，使预分割标签图像中的区域重新分布并达到新的自组织临界态，从而完成最终分割。以实现抑制过分割现象且降低算法时间复杂度的优点。
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公开(公告)号：CN107274424A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710454701.6
申请日：2017-06-15
Applicant: 新疆大学
CPC classification number: G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T2207/10024 , G06T2207/20152
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像的分割方法及装置，涉及图像处理技术领域，主要目的是抑制图像分割过程中的过分割现象，进一步提高了彩色图像的分割效率。所述方法包括：获取彩色图像对应的梯度图像；利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。本发明主要用于彩色图像的分割。
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公开(公告)号：CN120013955A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510048402.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种泊松去噪与Mamba架构结合的脑部MRI图像分割方法，包括以下步骤：步骤1，将待分割的脑部MRI图像，进行泊松去噪；步骤2，构建图像分割模型MambaNet，用于对所述脑部MRI图像进行分割；步骤3，对所述图像分割模型MambaNet进行训练并优化；步骤4，将步骤1中经过泊松去噪后的脑部MRI图像，使用步骤2中训练好的图像分割模型MambaNet进行分割，完成所述泊松去噪与Mamba架构结合的脑部MRI图像分割。提高了模型捕捉多级特征的能力，减少了过度平滑和伪影的产生，确保了跨尺度空间信息的保留，本发明在分割性能上超越了现有方法。
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公开(公告)号：CN107492102A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710874773.6
申请日：2017-09-25
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/10
CPC classification number: G06T7/10 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明实施例提供了一种遥感图像分割方法，其包括：获得图像中连续的空间邻域信息；确定空间邻域信息影响因子β；将空间邻域信息、空间淋浴信息影响因子整合FCM算法的目标函数中，以此重建目标函数；利用重建后的目标函数进行迭代计算；调整空间邻域信息影响因子β，直至达到预设条件迭代过程收敛；获得所需的分割图像。本发明实施例提供的一种遥感图像分割方法，显著抑制了FCM算法的噪声敏感性问题，在保留了相应的图像细节的前提下，提高了算法整体迭代的效率，在遥感图像分割问题中噪声敏感性低，且迭代次数减少。
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