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基于小波散射学习网络的图像分割方法和系统

Name: 基于小波散射学习网络的图像分割方法和系统
Brand: 重庆理工大学
SKU: 2022104121828
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210412182.8 📄 发布日：2026/07/10

著录项目信息

申请日

2022-04-19

公开号

CN114882048A

公开日

2022-08-09

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10 , G06V10_40 , G06K9_62 , G06V10_764 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割小波散射网络深度学习

应用场景

医学影像分析, 自动驾驶, 遥感图像处理, 工业视觉检测, 智能安防

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摘要

本发明公开了一种基于小波散射学习网络的图像分割方法和系统，1）构建小波散射网络与全卷积网络相融合的分割网络模型，分割网络模型基于全卷积网络的编码器—解码器结构；对于每一层编码器加入双树复小波散射变换，让特征图的高频特征与低频特征进行有效分离，接着采用卷积算子分别对特征图的低频主体特征和高频边界特征进行特征选择，最后进行融合；2）将已标签的图像数据集预处理后输入分割网络模型以对其进行训练；3）将实际待分割的图像数据预处理后输入训练后的网络模型中，即可实现对图像的分割。本发明能够提高图像边界的特征提取能力，可以显著提升图像分割精度，分割结果在图像各区域都表现出比较清晰和完整的轮廓。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114882048A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于黑磷-氧化石墨烯量子点的薄膜、忆阻器及制备方法

当前第 / 件

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：112 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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