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公开(公告)号：CN112396619A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010811805.X
申请日：2020-08-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的内部复杂组成的小型颗粒分割方法，属于图像处理技术领域。本发明首先建立了小型颗粒数据库；然后，分别从特征图融合方式、反卷积方式、损失函数这三个方面对经典的语义分割网络FCN‑8s做出改进，得到G‑Chalk网络；接着，对SLIC超像素分割算法做了深入研究，将其与GLCM灰度共生矩阵技术相结合，解决了SLIC算法处理小尺度图像误分割的问题；最后，将G‑Chalk网络与SLIC超像素分割的结果进行融合，使得语义分割图更精确。本发明可以用于稻米质量分析、细胞结构分析等技术领域，其分割准确率高。
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公开(公告)号：CN111583178A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010252961.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种在藻类细胞显微图像中分割黏连藻类细胞的方法，该方法包括：使用图像处理中常用的腐蚀、膨胀的形态学操作方法来初步分割略有黏连的藻类细胞，使用本发明进行改进后的基于凹点匹配的分割算法进行分割，为了解决孤立凹点的问题引进的通过距离变换函数的方式通过最短距离快速切分开黏连藻类细胞。本发明改进了传统的凹点匹配方式，大大减少了计算量，同时优化了圆形藻类三黏连区域的凹点匹配方式，并引入了距离变换方法解决孤立凹点匹配的问题，使得分割准确率更高，且所需要的计算开销更小，运算时间更短。
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公开(公告)号：CN110246140B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910398169.X
申请日：2019-05-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于凹点匹配的粘连颗粒目标分割方法，属于图像处理技术领域。本发明首先进行图像预处理，以获得待分割目标的轮廓及凹点；然后，基于形态学操作进行初步分割，从而有效减少进行匹配处理的凹点数量；接着，基于局部凹点匹配的分割处理，即首先进行局部凹点匹配处理，再基于匹配结果实现第一分割处理；最后，基于距离变换处理进行第二分割处理，解决孤立凹点的技术问题。本发明可以用于农业数种、分割等技术领域，其分割准确高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110246140A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910398169.X
申请日：2019-05-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于凹点匹配的粘连颗粒目标分割方法，属于图像处理技术领域。本发明首先进行图像预处理，以获得待分割目标的轮廓及凹点；然后，基于形态学操作进行初步分割，从而有效减少进行匹配处理的凹点数量；接着，基于局部凹点匹配的分割处理，即首先进行局部凹点匹配处理，再基于匹配结果实现第一分割处理；最后，基于距离变换处理进行第二分割处理，解决孤立凹点的技术问题。本发明可以用于农业数种、分割等技术领域，其分割准确高。
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公开(公告)号：CN112396619B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010811805.X
申请日：2020-08-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的内部复杂组成的小型颗粒分割方法，属于图像处理技术领域。本发明首先建立了小型颗粒数据库；然后，分别从特征图融合方式、反卷积方式、损失函数这三个方面对经典的语义分割网络FCN‑8s做出改进，得到G‑Chalk网络；接着，对SLIC超像素分割算法做了深入研究，将其与GLCM灰度共生矩阵技术相结合，解决了SLIC算法处理小尺度图像误分割的问题；最后，将G‑Chalk网络与SLIC超像素分割的结果进行融合，使得语义分割图更精确。本发明可以用于稻米质量分析、细胞结构分析等技术领域，其分割准确率高。
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公开(公告)号：CN111583178B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010252961.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种在藻类细胞显微图像中分割黏连藻类细胞的方法，该方法包括：使用图像处理中常用的腐蚀、膨胀的形态学操作方法来初步分割略有黏连的藻类细胞，使用本发明进行改进后的基于凹点匹配的分割算法进行分割，为了解决孤立凹点的问题引进的通过距离变换函数的方式通过最短距离快速切分开黏连藻类细胞。本发明改进了传统的凹点匹配方式，大大减少了计算量，同时优化了圆形藻类三黏连区域的凹点匹配方式，并引入了距离变换方法解决孤立凹点匹配的问题，使得分割准确率更高，且所需要的计算开销更小，运算时间更短。
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公开(公告)号：CN111582111B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010353013.2
申请日：2020-04-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的细胞各成分分割方法，属于图像处理技术领域。本发明基于所创建的基于编码解码的语义分割网络，结合去池化和跳层连接的方式，充分利用细胞图像的多尺度特征和像素的位置信息，对细胞各成分进行粗提取；然后通过灰度共生矩阵得到纹理特征，结合灰度共生矩阵所得的图像纹理信息改进超像素分割算法，分割出细胞各成分的精细边缘；最后将细胞各成分的粗提取结果和精细边缘进行融合，得到最终的细胞各成分分割结果。本发明可以用于细胞结构分析等技术领域，能够实现细胞各成分的自动准确分割。
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公开(公告)号：CN111582111A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010353013.2
申请日：2020-04-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的细胞各成分分割方法，属于图像处理技术领域。本发明基于所创建的基于编码解码的语义分割网络，结合去池化和跳层连接的方式，充分利用细胞图像的多尺度特征和像素的位置信息，对细胞各成分进行粗提取；然后通过灰度共生矩阵得到纹理特征，结合灰度共生矩阵所得的图像纹理信息改进超像素分割算法，分割出细胞各成分的精细边缘；最后将细胞各成分的粗提取结果和精细边缘进行融合，得到最终的细胞各成分分割结果。本发明可以用于细胞结构分析等技术领域，能够实现细胞各成分的自动准确分割。
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