公开(公告)号：CN112085749A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010948185.4

申请日：2020-09-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蓝如师 ,  郑金云 ,  罗笑南 ,  王小琴 ,  臧美美 ,  赵文婷

IPC: G06T7/11 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种多尺度非迭代超像素分割的方法，该方法首先利用高斯卷积在Lab颜色空间上对每个像素点求出其水平和垂直方向的颜色梯度特征.其次,通过对像素点进行腐蚀和膨胀操作得到像素点形态学轮廓特征,在不丢失灰度梯度表示的同时增强算法边缘命中率。最后，本文基于SNIC算法非迭代聚类框架,依赖于像素点间的颜色、空间、颜色梯度、形态学轮廓特征的自定义加权距离实现超像素分割。实验结果表明，在超像素个数相同的情况下，与主流的其他算法相比,提出的方法在保证时间复杂度低的同时有效提升了超像素分割质量。

公开(公告)号：CN112085749B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202010948185.4

申请日：2020-09-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蓝如师 ,  郑金云 ,  罗笑南 ,  王小琴 ,  臧美美 ,  赵文婷

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种多尺度非迭代超像素分割的方法，该方法首先利用高斯卷积在Lab颜色空间上对每个像素点求出其水平和垂直方向的颜色梯度特征.其次,通过对像素点进行腐蚀和膨胀操作得到像素点形态学轮廓特征,在不丢失灰度梯度表示的同时增强算法边缘命中率。最后，本文基于SNIC算法非迭代聚类框架,依赖于像素点间的颜色、空间、颜色梯度、形态学轮廓特征的自定义加权距离实现超像素分割。实验结果表明，在超像素个数相同的情况下，与主流的其他算法相比,提出的方法在保证时间复杂度低的同时有效提升了超像素分割质量。

公开(公告)号：CN109063208A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201811090931.X

申请日：2018-09-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 罗笑南 ,  王小琴 ,  蓝如师

IPC: G06F17/30 ,  G06T7/13 ,  G06T7/45

CPC classification number: G06T7/45 ,  G06T7/13 ,  G06T2207/30004

Abstract: 本发明公开一种融合多种信息的医学图像检索方法，包括如下步骤：步骤1，利用区域分割方法对待检索的图像进行分割处理；步骤2，提取待检索医学图像的纹理、形状、投影等多种特征数据；步骤3，将提取出的所有特征进行融合，形成医学图像的检索特征向量；步骤4，利用向量之间的欧式距离检索出相似的医学图像。此种方法可解决医学图像中不全面的语义信息特征问题，可有效提高医学图像检索精度。