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公开(公告)号：CN117593323B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410079491.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非局部特征的图像分割方法、系统、介质和设备，其中方法包括：获取待分割图像，使用水平集方法在所述待分割图像中设置初始轮廓线；结合非局部特征图像和可伸缩归一化方法建立非局部特征驱动项；使用所述非局部特征驱动项对初始水平集函数进行迭代更新，得到最终轮廓线；使用所述最终轮廓线分割所述待分割图像，得到图像分割结果。本申请使用非局部特征驱动项对初始水平集函数进行迭代更新，从而获得分割结果，提高图像分割效率和分割精度，并适用于分割弱边缘和噪声图像。
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公开(公告)号：CN119477953B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510060578.4
申请日：2025-01-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于乘性偏场建模的图像分割方法及系统，包括利用非线性双边引导滤波对待分割图像进行滤波，获取优化图像；基于多个预设二维高斯基函数与优化图像的拟偏场基函数，构建基函数组，与系数列向量相乘，获取优化图像的初始偏场分量；将优化图像划分为子图像域，为每个子图像域预设利用伪水平集方法表示的初始轮廓线，并获取每个子图像域的初始区域均值常量；利用能量函数差值对初始偏场分量，以及每个子图像域的伪水平集函数和初始区域均值常量进行迭代更新，直至满足预设要求，获取每个子图像域的目标伪水平集函数作为目标轮廓线；基于每个子图像域的目标轮廓线对待分割图像进行分割，获取图像分割结果。
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公开(公告)号：CN119107334B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411596141.4
申请日：2024-11-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种湖泊图像分割方法及计算机可读存储介质，包括将待分割湖泊图像输入训练好的改进U‑Net网络中，获取待分割湖泊图像的预测图的灰度值，利用阈值‑形态学操作对待分割湖泊图像的预测图进行处理，计算出初始水平集函数，设置为初始轮廓线，不再需要人工设定矩形框来初始化待分割湖泊图像中的初始轮廓线，提高了图像分割效率；利用Scharr算子对待分割湖泊图像的预测图进行计算，进一步提取待分割湖泊图像的边缘特征，并获取数据驱动项，对初始水平集函数进行迭代更新，获取目标水平集函数，将其作为目标轮廓线，对待分割湖泊图像进行分割，进而提高了对含有复杂背景的湖泊图像的分类精确度。
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公开(公告)号：CN119477953A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510060578.4
申请日：2025-01-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于乘性偏场建模的图像分割方法及系统，包括利用非线性双边引导滤波对待分割图像进行滤波，获取优化图像；基于多个预设二维高斯基函数与优化图像的拟偏场基函数，构建基函数组，与系数列向量相乘，获取优化图像的初始偏场分量；将优化图像划分为子图像域，为每个子图像域预设利用伪水平集方法表示的初始轮廓线，并获取每个子图像域的初始区域均值常量；利用能量函数差值对初始偏场分量，以及每个子图像域的伪水平集函数和初始区域均值常量进行迭代更新，直至满足预设要求，获取每个子图像域的目标伪水平集函数作为目标轮廓线；基于每个子图像域的目标轮廓线对待分割图像进行分割，获取图像分割结果。
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公开(公告)号：CN118447032A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410903051.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应加权均值滤波的图像分割方法和装置。本发明涉及图像处理技术领域。本申请所述方法通过基于自适应加权均值滤波的拟合函数对待分割图像的低频分量进行计算，将低频分量从待分割图像中分离，降低由不均匀光照引起的强度重叠对分割精确度的影响。并利用扩散滤波对待分割图像的对数灰度值与低频分量的计算结果的差值进行处理，得到待分割图像的高频分量，并根据该计算结果构建数据驱动项，增强图像的边缘特征，同时有效降低高频分量中噪声对模型鲁棒性的影响，进而从灰度不均匀的图像中提取目标边缘特征，提高了本申请的分割精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116049613A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210848738.8
申请日：2022-07-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于视网膜模型的图像分割方法，属于图像处理这一技术领域，对被观察到的图像I，设置参数；然后循环计算；在循环计算中，引入了：圆盘截断函数，其能够有效地滤去演化曲线上的噪声同时能平滑轮廓线C，其参数的设定比较稳定，完成传统长度项的功效。本申请的图像分割方法，解决了传统方法鲁棒性弱、迭代过程慢的缺点。
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公开(公告)号：CN117994277A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410391622.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于非均匀光照图像的目标分割方法、设备、介质、系统。本发明涉及图像处理技术领域，其中方法包括：获取待分割图像，使用初始水平集函数在所述待分割图像中设置初始轮廓线；通过局部拟合函数对所述待分割图像的前景和背景信息进行计算，得到第一计算结果；对所述待分割图像的干扰分量进行拟合计算，得到第二计算结果；根据所述第一计算结果和所述第二计算结果构建数据驱动项；使用所述数据驱动项对所述初始水平集函数进行更新迭代，将最后一次迭代得到的水平集函数作为最终轮廓线；使用所述最终轮廓线分割所述待分割图像，得到图像分割结果；本申请根据不同的图像调整数据驱动项的值，提高分割非均匀光照图像的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115131389A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210814433.5
申请日：2022-07-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于LoG算子的主动轮廓模型图像分割方法及系统，属于计算机视觉这一技术领域，其技术要点在于：首先，采用边缘拟合函数EFF来代替传统的局部数据拟合函数；其次，创建能量泛函模型；最后，引入了两个新的函数，分别作为距离正则项和长度项的影响，防止水平集函数过于平坦或过于阶梯，平滑或缩短曲线，从而实现图像分割。采用本申请的基于LoG算子的主动轮廓模型图像分割方法及系统，通过与分割评价数据库及现有技术的模型对比，本申请的模型分割速度较快，提高了对初始轮廓的鲁棒性，抗噪声能力强。
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公开(公告)号：CN118447032B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410903051.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应加权均值滤波的图像分割方法和装置。本发明涉及图像处理技术领域。本申请所述方法通过基于自适应加权均值滤波的拟合函数对待分割图像的低频分量进行计算，将低频分量从待分割图像中分离，降低由不均匀光照引起的强度重叠对分割精确度的影响。并利用扩散滤波对待分割图像的对数灰度值与低频分量的计算结果的差值进行处理，得到待分割图像的高频分量，并根据该计算结果构建数据驱动项，增强图像的边缘特征，同时有效降低高频分量中噪声对模型鲁棒性的影响，进而从灰度不均匀的图像中提取目标边缘特征，提高了本申请的分割精确度。
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公开(公告)号：CN117994277B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410391622.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于非均匀光照图像的目标分割方法、设备、介质、系统。本发明涉及图像处理技术领域，其中方法包括：获取待分割图像，使用初始水平集函数在所述待分割图像中设置初始轮廓线；通过局部拟合函数对所述待分割图像的前景和背景信息进行计算，得到第一计算结果；对所述待分割图像的干扰分量进行拟合计算，得到第二计算结果；根据所述第一计算结果和所述第二计算结果构建数据驱动项；使用所述数据驱动项对所述初始水平集函数进行更新迭代，将最后一次迭代得到的水平集函数作为最终轮廓线；使用所述最终轮廓线分割所述待分割图像，得到图像分割结果；本申请根据不同的图像调整数据驱动项的值，提高分割非均匀光照图像的稳定性和鲁棒性。
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