公开(公告)号：CN116824136A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310611012.7

申请日：2023-05-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 翁桂荣 ,  杨澄鑫 ,  陈逸阳 ,  王桂娜

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明涉及一种基于KL散度的变分水平集图像分割方法和系统，方法包括：步骤S1：获取图像，并将所述图像转换为灰度图像；步骤S2：基于所述灰度图像中待分割的目标，构建基于KL散度的能量函数；步骤S3：将变分水平集作为变量加入所述基于KL散度的能量函数；步骤S4：求解所述能量函数的最小值，得到灰度图像中待分割目标的边界。本发明能够有效对灰度图像的目标进行分割。

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

Inventor： 翁桂荣 ,  杨澄鑫 ,  程传鑫 ,  陈逸阳 ,  王桂娜

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/181 ,  G06F17/15

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：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

Inventor： 翁桂荣 ,  杨澄鑫 ,  程传鑫 ,  陈逸阳 ,  王桂娜

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/181 ,  G06F17/15

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。