发明专利已授权

基于显著性的自适应阈值自然目标图像分割抽取算法

Name: 基于显著性的自适应阈值自然目标图像分割抽取算法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2016106655326
Availability: InStock

📄 申请号：CN201610665532.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2016-08-12

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_13

IPC 分类号

技术画像

所属领域

图像分割图像分割显著性检测图像处理算法

应用场景

图像分割, 目标检测, 计算机视觉, 图像理解, 遥感图像分析

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摘要

本发明公开的基于显著性的适应阈值自然目标图像分割抽取算法，包括以下步骤：步骤1、对自然目标图像进行聚类分割和显著信息提取，得到均值显著图像；步骤2、根据均值显著图像对自然目标图像进行自适应阈值分割，得到未处理的分割结果二值图像，对未处理的分割结果二值图像进行区域填充，得到完整的目标二值化图像。本算法在通过统计颜色分布信息有效计算其峰值个数作为K‑means聚类的聚类中心数K，消除了人工因素对分割过程的影响。同时，与Mean Shift算法进行分割相比，K‑means算法聚类结果较好。因此，本发明的算法在分割结果的准确性好。

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：

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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

一种基于正交试验法的潜流交换影响因素敏感性分析方法

当前第 / 件

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