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[发明专利]一种基于改进模糊c均值聚类算法的彩色图像分割方法-CN202111127583.0在审
发明人：陆绮荣;梁雅雯 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：大量改进的模糊C均值聚类算法已广泛用于灰度和彩色图像分割。然而，大多数分割是耗时的，且无法为彩色图像提供所需的分割结果。一个是由于群集中心与本地相邻窗口内的像素之间的重复距离计算，局部空间信息的结合常常导致高计算复杂性。另一个是常规邻近窗口通常会破坏图像的真实局部空间结构，从而导致分割不良。与传统的固定尺寸和形状相比，超像素图像提供更好的自适应和不规则的局部空间邻域，该邻域有助于改善彩色图像分割。其次，基于所获得的超像素图像，原始彩色图像是简化的，该算法提供了更好的分割结果，并且比彩色图像分割的最先进的聚类算法需要更少的时间。
一种基于改进模糊均值算法彩色图像分割方法

[发明专利]一种基于深度学习的撂荒区域提取方法-CN202310725425.8在审
发明人：王腾;董正国;林康恩;陈浩;徐秋婷;张晶 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的撂荒区域提取方法，包括获取同一地点多个时相的高空间分辨率遥感影像数据集并进行预处理，建立基于语义分割和对比学习的撂荒区域提取模型并利用预处理后的遥感影像数据集训练优化；获取待提取的高空间分辨率遥感影像并输入最优的撂荒区域提取模型中进行提取，获取撂荒区域初步分割结果和撂荒区域权重；将待提取的高空间分辨率遥感影像、提示点和提示掩膜共同输入到预设的提示工程分割模型中进行二次分割；将撂荒区域初步分割结果和撂荒区域二次分割结果融合，完成撂荒区域提取；本发明能够提供细节信息更丰富、精度更高的撂荒分割结果，并强化撂荒制图流程面对不同遥感影像源制图结果的鲁棒性。
一种基于深度学习撂荒区域提取方法

[发明专利]摄像设备的外参标定方法、电子设备和存储介质-CN202310546844.5在审
发明人：张文彩;贾忠良;严言 -专利权人：贝壳找房（北京）科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种摄像设备的外参标定方法、电子设备和存储介质，其中，方法包括：对当前帧图像进行语义分割处理，得到包括多个第一分割区域的分割图像；其中，所述当前帧图像通过摄像设备在当前时刻对预设空间进行图像采集获得；基于所述多个第一分割区域和预存的参考帧图像对应的多个第二分割区域，确定所述摄像设备的外参信息是否发生变化；其中，所述参考帧图像通过摄像设备对所述预设空间进行图像采集获得的图像；响应于所述摄像设备的外参信息发生变化，获取所述预设空间对应的建筑信息化模型以确定结构化图像；基于所述分割图像和与所述分割图像位置匹配的所述结构化图像，确定所述摄像设备在当前时刻的外参信息。
摄像设备标定方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度残差网络的全身肿瘤分割方法及系统-CN202311024077.8在审
发明人：詹昕锐;宫恩浩;宫恩莹;项磊 -专利权人：长沙微妙医疗科技有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度残差网络的全身肿瘤分割方法及系统，该方法包括获取全身正电子发射断层图像和对应的金标准分割图像，并对图像按照预设的空间间距进行重采样；对重采样后的全身正电子发射断层图像和金标准分割图像进行预处理；将预处理后的全身正电子发射断层图像和金标准分割图像作为训练集，训练深度残差网络；将待分割的图像输入到已训练的深度残差网络中；根据已训练的深度残差网络输出分割预测图像。与现有的单一空间间距训练方法对比，本方法可以处理不同空间间距数据并保持良好的鲁棒性，通过结合深度残差网络和图像重采样技术，实现了全身肿瘤分割的高质量、准确性和效率，对于肿瘤诊断、治疗规划和评估具有重要的应用价值
一种基于深度网络全身肿瘤分割方法系统

[发明专利]融合全色影像和多光谱影像的分类方法及装置-CN201510133799.6有效
发明人：唐宏;毛婷;何湜 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2015-03-25 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合全色影像和多光谱影像的分类方法及装置，其中，融合全色影像和多光谱影像的分类方法包括采集待测区域的全色影像和多光谱影像；对所述全色影像进行分割，获得所述全色影像的过分割体；对所述全色影像的过分割体进行合并，确定分割体单元；根据所述分割体单元，对所述多光谱影像进行分类，获得所述多光谱影像的分类标签；其中，分割体单元包括至少一个过分割体。通过本发明提供的融合全色影像和多光谱影像的分类方法及装置，能够将全色影像的空间信息向多光谱图像分类过程的流动，充分有效的利用全色影像中的空间信息及多光谱影像中的空间信息，降低影像分类对光谱信息的依赖性，
融合全色影像光谱分类方法装置

[发明专利]一种医学图像分割模型压缩方法-CN202110783404.2有效
发明人：康桂霞;胡凤明;郑重 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种医学图像分割模型压缩方法，属于医学影像处理领域。针对一个医学图像分割基本模型，根据模型中每个位置所使用的卷积核的数量来构建搜索空间，针对分割网络的编码‑解码结构，使用对称神经网络搜索在该搜索空间中寻找一个计算量小、分割精度高的子网络，且其编码‑解码结构均是对称的在遍历整个搜索空间时，使用权重共享策略以减轻计算成本和训练资源。最后在网络的训练过程中使用知识蒸馏方法，以基本模型作为教师模式，压缩子网络作为学生模型，实现二者之间的知识转移。本发明通过神经网络搜索和知识蒸馏，使得医学图像分割模型在保证分割效果的前提下，构建网络的计算成本大大减少，可应用于各种医学图像分割模型。
一种医学图像分割模型压缩方法

[发明专利]图像分割方法、图像分割模型的训练方法、装置及设备-CN201910922346.X有效
发明人：陈思宏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分割方法、图像分割模型的训练方法、装置及设备，涉及人工智能领域。该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入图像分割模型，输出得到分割结果；其中，图像分割模型是通过样本图像进行训练得到的图像，图像分割模型中包括特征分解模型和特征聚类模型，通过特征分解模型分解得到降维特征空间后通过对样本图像的图像特征进行分解后，将分解得到的降维特征空间进行聚类，并根据聚类结果计算聚类损失值，并对特征分解模型进行参数调整，使特征分解模型分解得到的降维特征空间更利于聚类，提高了图像分割的准确性。
图像分割方法模型训练装置设备

[发明专利]一种基于几何体的点云分割方法及装置-CN202210246955.X在审
发明人：罗瑞荣;彭斌;姚毅;全煜鸣 -专利权人：深圳市凌云视迅科技有限责任公司;凌云光技术股份有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供一种基于几何体的点云分割方法及装置，方法包括获取原始点云和几何体对应的分割参数；构建空间直角坐标系；计算刚体变换关系；将空间直角坐标系中的原始点云和几何体变换至世界坐标系中，得到变换点云和几何体；根据变换点云和几何体在世界坐标系中的位置，判断至少一个变换点是否在几何体或几何体表面分割点云内；若变换点在几何体或几何体表面分割点云内，则标记变换点；将所有被标记的变换点组合输出为分割结果点云。本申请通过将空间直角坐标系中的原始点云和几何体变换至世界坐标系中进行位置判断，可以准确判断无拓扑关系或相对位置关系不清楚的空间点云与几何体的相对位置，点云分割过程简单、分割更准确、点云检测耗时较短。
一种基于几何体分割方法装置

[发明专利]一种肝脏及其肿瘤图像的分割方法-CN202211250336.4有效
发明人：张小乾;陈宇峰;何有东;蒲磊;万黎明;王丽超 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种肝脏及其肿瘤图像的分割方法，通过基于多尺寸特征注意力机制构成的图像分割网络同时关注全局空间信息、局部空间信息以及通道间信息，能够有效利用特征图像的有限信息，解决了Unet网络不能有效利用较少医学图像数据集信息完成精准分割的问题
一种肝脏及其肿瘤图像分割方法

[发明专利]一种基于空间加权注意力损失函数的高原肺水肿病灶分割方法-CN202310433565.8在审
发明人：高全胜 -专利权人：军事科学院军事医学研究院环境医学与作业医学研究所
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种高原肺水肿病灶的分割专利方法，包括以下步骤：S1、基于Dense‑U‑Net的全自动病灶分割网络；S2、提出空间加权注意力损失函数对模型进行训练，对于CT图像中不同区域赋予不同的损失权重，其权重值根据两重正则化约束进行自适应变化，可使得分割模型重点关注病灶区域，弱化其他区域的影响；S3、利用标注的图像对分割模型进行多阶段训练；S4、利用训练好的模型实现高原肺水肿病灶的自动分割。本发明采用上述基于空间加权注意力损失函数的多阶段卷积神经网络，可以自动地对高原肺水肿CT图像中的病灶进行分割。本方法提出了基于空间加权注意力的损失函数对分割模型进行训练，该损失函数可自适应地重点关注病灶区域，保证病灶区域的分割精度。
一种基于空间加权注意力损失函数高原肺水肿病灶分割方法

[发明专利]一种高分辨率遥感影像的建筑物分割方法及系统-CN202010573593.6有效
发明人：孟瑜;邓毓弸;黄青青;节永师 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率遥感影像的建筑物分割方法及系统，本发明在多尺度特征分割器的训练过程中通过计算所述语义分割概率图中每个像素点的空间梯度，得到训练样本的空间梯度概率图；并计算训练样本的语义分割概率图相对于所述训练样本的真值图的损失函数值，作为第一损失函数值，计算训练样本的空间梯度概率图相对于所述训练样本的真值边缘图的损失函数值，作为第二损失函数值，计算所述第一损失函数值和所述第二损失函数值的和，作为多尺度特征分割器的损失函数值；以提高语义分割结果的边界分割结果的精度，克服现有的遥感影像建筑物分割技术存在边缘模糊，在大尺寸遥感图像分块检测中容易出现拼接线问题。
一种高分辨率遥感影像建筑物分割方法系统

[发明专利]基于区域聚类的遥感影像分割方法-CN201010566893.8无效
发明人：李满春;程亮;刘永学;黄秋昊;江冲亚;赵威;陈焱明;杨康 -专利权人：南京大学
申请日： 2010-12-01 - 公布日： 2011-04-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于区域聚类的遥感影像分割方法，属于遥感影像综合利用领域。其步骤为：用MeanShift算法进行区域预分割，以去除噪声和对像元进行初步集群化；用模糊C均值算法对预分割后的图像进行模糊聚类，对各图像对象的特征进行初步的归纳与识别，得到各对象隶属于某一类别的概率，构成遥感影像的地类概率空间，从而为进一步的区域分割提供对象合并的依据；在聚类图像的概率空间中进行区域分割，通过区域标号将概率空间上相近且类别上相似的像元划分为同一对象。本发明克服了两种原有分割方法的不足之处，能够精确有效地对遥感影像进行分割，经过集成可以批量地完成对遥感影像的分割任务，为更好地从遥感影像提取地物信息提供数据支撑。
基于区域遥感影像分割方法

[发明专利]一种古代壁画数字信息分析方法及系统-CN201610146732.0在审
发明人：王慧琴;吴萌;许君扬;赵娜 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2016-03-15 - 公布日： 2016-08-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种古代壁画数字信息分析方法及系统，包括图像预处理模块，图像预处理模块连接主画面分割模块和色彩空间转换模块，色彩空间转换模块还连接色彩分割模块，主画面分割模块和色彩分割模块均连接档案库，能够首先根据需要对图像进行相关预处理，对壁画图像进行色彩空间转换的操作，之后可利用水平集方法对壁画图像进行彩色分割获得成各颜色的比例，利用Snake模型与边缘检测相结合的方式进行壁画的主画面分割并获得主画面的比例，方便数字档案的建立。
一种古代壁画数字信息分析方法系统

[发明专利]一种筒体结构及干衣机-CN201711037300.7在审
发明人：王涛;成荣锋 -专利权人：青岛海尔洗衣机有限公司
申请日： 2017-10-30 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： D06F58/04 文献下载
摘要：本发明涉及干衣机技术领域，公开了一种筒体结构及干衣机，包括筒体；分割组件，其与筒体相连并将所述筒体分割成多个容纳空间；及后挡风板组件，其设置在所述分割组件靠近所述筒体底部的一端，用于对流入所述筒体内的热空气进行分流本发明提出的筒体结构中的分割组件将筒体分割成多个容纳空间，可以将不同衣物放置在独立的容纳空间内完成烘干，防止衣物之间的相互缠绕，还可以将不同材质、不同品类的衣物分开烘干；而且后挡风板组件设置在分割组件靠近筒体的一端
筒体分割组件容纳空间衣物干衣机热空气后挡风板体结构烘干大股种筒分流筒体结构衣物放置组件设置分割过热缠绕损伤体内

[发明专利]基于多维特征空间的微血流图像分割量化方法和系统-CN202011332495.X在审
发明人：李鹏;张一铭;李花坤 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维特征空间的微血流图像分割量化方法与系统。一种散射信号采集方法，采集生物组织样本的三维空间散射信号，并提取信噪比倒数和去相关系数，构建微血流图像；一种血流图像分割方法，构建信噪比倒数‑去相关系数二维特征空间，设置分割阈值线，保留得到二值化微血流图像本发明能信噪比自适应地分割血流图像中血流信号，保留更多深层组织的血流，并根据血流分割结果，得到反应血流形态的分割量化结果。
基于多维特征空间血流图像分割量化方法系统