一种结合C‑V水平集和GrabCut算法的分割方法，先通过图像直方图信息以及形态学方法对牙齿图像预处理以突出目标牙齿的轮廓；接着用C‑V水平集方法获取目标牙齿的轮廓，并将轮廓标记成二值图像。通过对二值图像进行金字塔上采样和下采样后作为GrabCut算法的掩膜单独保存；最后用GrabCut算法直接得到目标牙齿。通过将C‑V水平集与GrabCut相结合来进行牙齿分割，有效地克服了牙齿图像灰度分布不均、牙冠相粘连的分割困难。本发明具有更好的分割效果，分割准确率较高，其分割的平均偏差度为0.0198。
📄 2017110546379
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2017-11-01
一种显著边缘特征提取模块引导网络的肠道疾病分割方法，首先输入数据集，骨干网络Res2net提取特征，然后采用不同核大小的GCN模块进行多尺度上下文信息的提取，再利用边界细化模块提高物体边界的划分性能，对特征进行进一步的提取；利用第二层侧边输出特征生成边缘信息，再利用三个融合的高层语义信息抑制边缘信息中的噪声，将mask图生成边缘图对生成的显著边缘特征进行显著边缘监督，形成最终的显著边缘特征提取模块；最后将显著边缘特征提取模块中生成的边缘信息与各层侧边输出信息共同输入RAS模块中，训练模型得到训练参数，利用训练参数进行测试得到最终的结果。本发明改善了胃肠道中息肉分割定位不准确和边界模糊的问题。
📄 2020115374135
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2020-12-23
一种基于多尺度信息与并行注意力机制的深度学习肠道息肉分割方法，在编码时本发明通过建立分支的方式从更细粒度上提取特征，并通过改进后的压缩激励模块以重新校准特征响应，然后在空洞空间金字塔池化的基础上通过建立分支之间的联系进一步提取并融合特征，能够更精确地提取肠道与息肉的多尺度特征并将其区分来开，很好地解决了分割时常常会将肠道壁褶皱误判为息肉区域的问题；在解码时则抛弃了浅层特征细化了深层特征，并利用注意力机制进一步建立边界关系，能够在缩短训练时间的基础上更精确地分割出息肉边界。
📄 2020114272539
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2020-12-09
一种基于链码法的钕铁硼磁性稀土材料晶体分割方法，包括以下步骤：步骤1：输入钕铁硼磁性稀土材料晶体结构图像，并对其进行直方图均衡化，增强对比度；步骤2，训练deeplabv3+图像分割模型；步骤3，训练结束后，使用分割模型对钕铁硼磁性稀土材料晶体结构图像进行分割预测，获得分割结果图；步骤4，对分割结果图进行开运算形态学图像处理；步骤5，使用链码法进行优化，处理粘连晶体结构；步骤6，输出优化后的最终分割结果图，并统计图像中的晶体数量及其特征信息。本发明利用链码法来解决晶体结构粘连的问题，提高对晶体计数以及晶体结构特征统计工作的准确性。
📄 2023108568229
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2023-07-13
本发明涉及一种基于选择性多分支空洞卷积的腺体细胞图像分割方法，输入腺体细胞图像数据集，以改进的UNet作为主干网络，构建基于选择性多分支空洞卷积的腺体细胞分割网络，所述网络以上下文编码网络捕获更多高级特征，以通道注意力模块自适应重新校准通道特征响应并突出最相关的特征通道，以多尺度选择模块放大有效信息和抑制冗余信息，选择合适尺度的空洞卷积分支；以输入的腺体细胞图像数据集对构建的分割网络进行训练，得到稳定的分割网络；输入待分割腺体细胞图像，以稳定的分割网络进行腺体细胞分割。本发明具有更好的泛化能力，特别适用于结直肠息肉中腺体的尺度大小、形状变化差异大的情况。
📄 2022110431893
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-30
一种提高图像分割精度的方法，包括：步骤一，设定条件随机场的模型；步骤二，设计基于条件随机场的参数；步骤三，设计联通区域查找算法；步骤四，精确框定最小外接四边形。本发明针对样本问题采用了一种精细化图像分割的方法来提高图像分割的精度，其最突出的特点是针对分割粗糙问题，引进了条件随机场优化处理，能够满足更精细化的目标边缘分割和内部空洞填补，提升了分割定位效果；针对分割图像无明显边框问题，采用了最小外接四边形算法，对二值化后的联通区域进行查找和最小边框限定，得到完美的边框限定结果。本发明可以广泛的应用在图像定位识别领域，比如物流园区车辆识别等。
📄 2019105358133
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-20
结合语义分割与边缘检测的高分辨率遥感建筑物提取方法，属于遥感影像目标提取技术领域。首先，采用语义分割网络和深度边缘检测网络分别预测建筑物屋顶面和边缘图；然后，对建筑物边缘图进行去噪、骨架提取；在此基础上，结合建筑物屋顶面预测图，对建筑物边缘图进行去毛刺和断线修补处理；最后，对建筑物边缘图进行矢量化，由此获得建筑物屋顶轮廓提取结果。本发明能够克服深度卷积神经网络模型预测图中建筑物边缘不连续、不封闭等问题，提高了高分辨率遥感影像建筑物边缘的提取精度，且在不同类型建筑物屋顶形态的提取中均表现良好，适用性广泛。
📄 2021107873850
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2021-07-13
一种基于形状信息的腕骨区域分割方法，包括：采用星型中值滤波，灰度图像二值化方法，依次对X光图像进行预处理；根据腕骨区域分布特点，使用双向迭代扫描算法，确定腕骨区域上边界的纵坐标位置；根据手腕关节形状信息，计算手腕两侧边缘梯度变化，确定下边界左右候选点纵坐标位置；综合上边界、左右候选点和腕骨区域信息，对坐标位置进行优化矫正，并根据得到的左上角、右下角坐标进行腕骨区域裁剪。本发明准确分割出手腕图像中的腕骨区域；在确定上边界时，采用双向迭代扫描算法，极大提升了扫描速率；在确定下边界时，同时考虑了左右两个边界点的情况，并进行优化选择，减弱了手掌关节位置摆放不同对定位准确率的影响。
📄 2019110663545
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2019-11-04
本发明提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)从K边缘特性X射线图像中分离图像信息的方法。针对K边缘图像中感兴趣区域在不同能量下像素不同的特点，本发明利用SVM对单张K边缘图像进行处理，分别对感兴趣区域和背景进行采样，从而得到分离后的感兴趣区域。该发明通过人工选取感兴趣区域，避免了由于感兴趣区域像素与背景接近时算法的错误识别，是一种与K边缘图像相适应的图像分割方法。
📄 2017104472753
📂 G06T7_12
👤 南京邮电大学
📅 2017-06-14
本发明涉及一种在线磨粒图像数据处理方法，包括：S1、对磨粒图像进行灰度化处理；S2、对经过灰度化处理后的磨粒图像添加随机噪声，然后通过3M‑WVNID去噪算法对磨粒图像进行去噪处理,3M‑WVNID去噪算法集成小波分析去噪、二维变分模态分解和非局部均值滤波融合；S3、对去噪处理后的磨粒图像采用大津算法进行二值化图像分割；S4、采用canny算子进行边界特征检测并采用分水岭算法进行磨粒图像分割；S5、对经过图像处理后磨粒图像提取出特征参数。提取出的磨粒图像特征参数能够更加准确的对设备通过在线磨粒监测方法监测到的健康状态做出及时、准确的表征。
📄 202010162460X
📂 G06T7_12
👤 西安工业大学
📅 2020-03-10
本发明公开了一种基于现有图像语义分割模型的再优化训练方法及应用。本发明对图像语义分割神经网络模型的最后一层输出，对接近语义边缘的所有像素截取所预测的概率最高的若干个预测标签，通过再优化模型进行特征距离测算，取最近的标签作为该像素的修正预测标签，从而达到提高语义分割预测准确率的目的。本发明提出了基于再识别的边界偏差消除方法，消除了语义边缘邻近区域的不确定性，是对成熟的图像语义分割模型的一次改进。再优化模型专注于语义边缘的修正任务。另外只针对图像语义边缘区域进行优化，在更加具有针对性的前提下，还不会给模型带来过重的运算时间和空间的负担。
📄 2020103597151
📂 G06T7_12
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-04-29
本发明公开了一种基于图像清晰度的车辆图像语义分割方法。本发明设计了一个清晰度判别模块，并将结果导入总的损失函数中，实现更加精确的分割效果，具体实现如下：步骤1、采用Tenengrad函数来对输入的车辆图像进行清晰度判定；步骤2、采用DeepLab V3+作为语义分割主干网络进行训练；步骤3、用训练完的网络输出语义分割结果。本发明对于清晰度做出判定，根据判别结果，本发明设计了相应的损失函数LD，并将其加入到语义分割主干网络的损失函数中，从而使网络具有判别车辆图像清晰度的能力，增加了网络对车辆图像语义分割的针对性，提高语义分割主干网络的分割精度。
📄 2020103633266
📂 G06T7_12
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-04-30
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台