发明专利已授权

基于改进直觉模糊c均值聚类的图像分割方法及存储介质

📄 申请号：CN201910887555.5 📄 发布日：2026/03/25

著录项目信息

申请日

2019-09-19

公开号

CN110634141A

公开日

2019-12-31

申请人

南京邮电大学

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 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割模糊聚类算法人工智能算法

应用场景

医学影像分析, 遥感图像处理, 工业视觉检测, 自动驾驶环境感知, 安防监控

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于改进直觉模糊c均值聚类的图像分割方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：1)根据图像的局部像素灰度信息，计算其最大占优抑制相似度函数；2)计算像素的模糊集的隶属度；3)构建非线性的模糊补函数，计算模糊集的非隶属度和犹豫度；4)根据上述的隶属度、非隶属度和犹豫度，将图像数据直觉模糊化；5)根据图像像素的局部空间关系，构建直觉模糊因子；6)根据直觉模糊因子，在直觉模糊集中进行求解最优化；7)根据最优化求解利用聚类算法进行图像分割。本发明解决了现有方法对噪声敏感和数据的不确定性问题，有效的提高图像分割的质量，应用到MRI人脑图像中可以很好的抑制噪声，还能很好的表现图片细节。

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

基于改进的低秩稀疏分解的视频前背景分离方法

当前第 / 件

一种石墨烯纳米金属复合材料的制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_10)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：117 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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