[发明专利]基于相变和扩散神经网络的图像元素提取方法在审
| 申请号： | 202310336320.3 | 申请日： | 2023-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN116342638A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 董滔;吕美凝;胡文婕 | 申请（专利权）人： | 西南大学 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06T7/13;G06T3/00;G06T7/136;G06T5/00;G06V10/74;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京翔石知识产权代理事务所(普通合伙) 11816 | 代理人： | 刘翔 |
| 地址： | 400715*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于相变和扩散神经网络的图像元素提取方法，包括获取原始图像并识别原始图像中的物体轮廓；获取原始图像的灰度图像；将灰度图像平均分为设定数量的局部图像，并确定任一局部图像的最佳阈值，以区分背景图和目标图；计算任一目标图轮廓与原始图像中相应的物体轮廓的图形相似度，在第二相似度水平下确定对相应的最佳阈值的校正方式；检测任一局部图像中提取出的目标图的噪声点数量，在第二数量水平下确定对划分的局部图像的数量的修正方式；合并重建目标图以输出二值图，对二值图进行平滑处理以得到特征图像；将所述特征图像输入至神经网络模型，以输出图像元素提取结果。本发明提高了图像元素提取的清晰度和提取精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相变 扩散 神经网络 图像 元素 提取 方法 | ||
【主权项】：
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