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[发明专利]基于环状置信度传播的医学图像分割方法及装置-CN201910274998.7在审
发明人：夏平;师冬霞;雷帮军;任强;徐光柱 -专利权人：三峡大学;湖北九感科技有限公司
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于环状置信度传播的医学图像分割方法及装置，所述方法包括：在基于环状置信度传播算法对待分割医学图像进行分割的任一次迭代中，根据前一次迭代中待分割医学图像的分割结果，基于EM算法估计高斯混合模型参数，并计算本次迭代的分割结果；根据高斯混合模型的参数，获取本次迭代中分割结果的特征场能量，并获取本次迭代中分割结果的标记场能量，根据本次迭代中分割结果的特征场能量和标记场能量相加，获取本次迭代中分割结果的全局能量；将所有迭代中最小的全局能量对应的分割结果作为待分割医学图像的最终分割结果，本发明实施例使得分割结果达到全局最优，分割更精确。
分割结果迭代医学图像分割高斯混合模型医学图像分割全局能量一次迭代标记场特征场置信度置信度传播算法全局最优传播相加

[发明专利]迭代运动分割-CN200680024001.3有效
发明人：岩崎正宏;A·塔亚南坦;R·奇波拉 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2006-12-01 - 公布日： 2008-10-22 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种从多个图像中同时获得并提取背景图像、至少两个对象图像、每个对象图像的形状以及每个对象图像的运动的图像处理装置，该图像装置包括接受多个图像的输入的图像输入单元(101)；基于多个图像以及表示至少一个隐藏参数的条件的约束条件参数，使用迭代学习法估计隐藏参数的隐藏参数估计单元(102)；将隐藏参数估计单元的估计结果用作训练信号，学习与隐藏参数有关的约束条件参数的约束条件参数学习单元(103)：以及利用隐藏参数的学习结果，促使迭代地进行隐藏参数的估计和约束条件参数的学习的互补学习单元
运动分割

[发明专利]基于置信度传播的图像分割方法和装置-CN201910715594.7有效
发明人：夏平;师冬霞;任强;雷帮军;唐庭龙;邹耀斌 -专利权人：三峡大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于置信度传播的图像分割方法和装置，方法包括：对待分割图像进行小波变换，得到各尺度的特征向量；针对任一尺度，基于置信度传播算法进行尺度内迭代分割，并计算每一迭代分割结果对应的全局能量，直至达到预设尺度内迭代条件；全局能量包括基于迭代分割结果和特征向量得到的标记场能量和特征场能量；将全局能量最小时对应的迭代分割结果作为该尺度的最终分割结果，将该尺度的最终分割结果作为下一尺度的初始分割结果，进行尺度间迭代分割，直至得到最细尺度的最终分割结果；将最细尺度的最终分割结果作为待分割图像的最终分割结果。本发明实施例提供的方法和装置，实现了全局最优的图像分割，提高了图像分割的准确性。
基于置信传播图像分割方法装置

[发明专利]目标数据迁移迭代学习方法及目标数据迁移迭代学习系统-CN202011568270.4有效
发明人：张立箎;李彤;钱大宏;宣锴;薛忠;沈定刚;陈磊 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种目标数据迁移迭代学习方法及目标数据迁移迭代学习系统。目标数据迁移迭代学习方法包括源视图及目标视图获取、源视图分割训练、目标视图识别分割标注、目标视图分割训练、目标视图分割标注更新、第一卷积神经网络模型迭代训练以及第二卷积神经网络模型迭代训练等步骤。本发明实现了从单视图分割标签得到多视图分割标签的迁移，并且采用相互交替学习的方式，进一步提升了分割标签的准确性，可以使分割结果更加连续和光滑。
目标数据迁移学习方法学习系统

[发明专利]基于超像素和稀疏约束的活动轮廓图像分割方法及装置-CN202010864962.7在审
发明人：刘国奇;董一飞;常宝方;李旭升;蒋优;茹琳媛 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及基于超像素和稀疏约束的活动轮廓图像分割方法及装置，其主要是先将待分割图像分割为N个超像素，并根据待分割图像的像素和超像素对目标物体进行线性表示，确定稀疏约束；之后，基于待分割图像设置原始轮廓和所述稀疏约束，对水平集目标分割模型进行轮廓演化迭代，所述原始轮廓为第一次演化迭代的初始轮廓，第二次以后的每次演化迭代的初始轮廓由上一次演化迭代的迭代结果获得；若迭代结果在水平集目标分割模型上收敛，即能量泛函模型取值最小，则输出图像分割结果；即本发明不仅能够快速有效地分割图像，且对噪声有较好的抗干扰性。
基于像素稀疏约束活动轮廓图像分割方法装置

[发明专利]一种双阶段迭代上下文边界反馈网络的语义分割方法-CN202210821135.9在审
发明人：万亮;肖业凡;陈峙灏 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉的语义分割领域，具体涉及一种双阶段迭代上下文边界反馈网络的语义分割方法，通过模仿医生“从初级到精细”的工作范式，ICBNet采用了迭代反馈学习策略，它通过初步分割和边界预测中的上下文和边界感知细节来细化编码器特征，并以迭代方式执行这种策略以实现渐进式改进。在分割和边界预测的指导下增强特征以实现迭代学习。首先在第一阶段生成初始息肉区域分割结果以及病灶边界分割结果，再将该结果输入到IFU模块中进行迭代优化，经过双阶段迭代优化后得到最终的分割结果。本发明利用双阶段迭代优化来有效地解决外观变化和模糊边界的问题。
一种阶段上下文边界反馈网络语义分割方法

[发明专利]一种基于加权约束的星图分割方法-CN201110382702.7无效
发明人：李奇;许威;徐之海;冯华君 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-11-25 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权约束的星图分割方法，包括：(1)初始化分割阈值；(2)优化迭代分割阈值；(3)加权迭代分割阈值；(4)分割星图。本发明结合优化迭代算法和加权迭代算法，通过在加权迭代过程中添加约束条件，并利用两个加权因子的自主调整变化，以求得星图理想的分割阈值，进而对星图进行分割，分割得到的前景图中星点目标满足实际的星点个数要求；
一种基于加权约束星图分割方法

[发明专利]一种刺火检测方法及设备-CN202111254026.5在审
发明人：赵兴科;任馨怡;惠强;王枫;熊剑平 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种刺火检测方法及设备，利用图像处理的方式对炉火图像的亮度分量图像进行阈值分割，并通过迭代法选取阈值的方式实现高精度检测刺火。该方法包括：获取炉火图像的亮度分量图像，所述亮度分量图像用于表征所述炉火图像中的亮度参量；利用多次迭代中最后一次迭代的分割阈值，对所述亮度分量图像进行图像分割，得到二值图像；其中，所述多次迭代中第i+1次迭代的分割阈值是基于参考图像的像素值确定的，所述参考图像为利用第i次迭代的分割阈值对所述亮度分量图像进行图像分割得到的二值图像；根据所述二值图像中，与所述最后一次迭代的分割阈值的比较结果满足预设条件的像素值组成的连通域
一种检测方法设备

[发明专利]一种血管分割方法与系统-CN202010329069.4在审
发明人：杜强;李谦一;匡铭;彭穗;肖晗 -专利权人：北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种血管分割方法与系统，其中，该方法包括步骤：获取待分割CTA图像；将所述待分割图像输入到预先训练好的分割模型，获得并输出分割的血管图像；其中，分割模型通过对历史CTA图像训练得到；分割模型为改进的本发明提出利用迭代的方式对提升分割精确度，具体上来说，通过对传统U‑net的改造，将卷积层替换为循环卷积层来实现特征的迭代精修，通过将分割结果作为输入循环修正分割结果来实现结果的迭代精修，这样既没有引入额外的参数，又可以达到迭代修正的效果，且不增加GPU的内存消耗。
一种血管分割方法系统

[发明专利]一种恢复图像遮挡边界的分层分割方法-CN201710679266.7在审
发明人：刘刚;陈泽玲;廖恒旭 -专利权人：上海电力学院
申请日： 2017-08-10 - 公布日： 2018-01-23 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明涉及一种恢复图像遮挡边界的分层分割方法，其特征在于，包括以下步骤1、通过分水岭分割来创建包括多个区域的初始分割图；2、利用多个图像特征，通过条件随机场模型推理图像的遮挡边界，得到软边界图，通过边界预测器对软边界图中的可能遮挡边界进行预测，用于下一次迭代；3、根据软边界图给图像边界分配置信度，计算边界的分层分割阈值；4、根据分层分割阈值去除弱的图像边界，得到迭代分割图；5、迭代步骤2～4多次，直至达到设定迭代次数或者分层分割阈值达到设定阈值时停止与现有技术相比，本发明优化了边界预测算法，在迭代4～5次之后就可得到较精确的分割图像，具有图像分割精度高等优点。
一种恢复图像遮挡边界分层分割方法

[发明专利]一种基于EM与孔隙度的数字岩心孔隙分割方法-CN202210899414.7在审
发明人：刘雪超 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EM与孔隙度的数字岩心孔隙分割方法，包括：从待孔隙分割的数字岩心数据体中选择满足预设要求的预设数量个样本；获取EM算法在当前次迭代中初始的概率参数；包括孔隙和背景的先验概率及概率分布参数；进而得到当前次迭代中更新的概率参数；判断是否满足迭代停止条件；若否利用当前次迭代中更新的概率分布参数计算孔隙度；基于当前次迭代的孔隙度、上一次迭代的孔隙度以及实测孔隙度，确定迭代加速还是减速，进而修正当前次迭代中更新的概率分布参数，以得到下一次迭代中初始的概率参数继续迭代；若是利用当前次迭代中更新的概率分布参数获得数字岩心数据体中各像素的孔隙分割结果。本发明通用性较强，分割精度和效率较高。
一种基于 em 孔隙数字岩心分割方法

[发明专利]图像处理方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010419309.X在审
发明人：田宽;张军 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，其中，方法包括：对待处理图像中的每一标注点进行迭代扩张，得到对应标注点的迭代扩张区域；分别确定所述迭代扩张区域与所述划分区域之间的第一损失结果、和所述迭代扩张区域与所述标注点之间的第二损失结果；当所述第一损失结果和所述第二损失结果，满足迭代终止条件时，停止对所述标注点的迭代扩张；将停止所述迭代扩张时得到的迭代扩张区域，确定为所述待处理图像中的待分割对象所在的区域通过本申请，能够使得所形成的迭代扩张区域的大小更加接近待分割对象的大小，从而能够准确的分割出待分割对象。
图像处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于区间迭代的医学图像多阈值分割方法-CN202111427690.5在审
发明人：冯云丛;刘婉如;邢帅杰 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明提出一种基于区间迭代的医学图像多阈值分割方法，该方法包括：第一，采用混合L1‑L0层分解方法获得源图像的基础层；第二，设计一种基于区间迭代的Otsu多阈值分割方法对源图像及其基础层进行分割，获得两个不同的分割结果；第三，构造一种分割融合方法将不同的分割结果进行合并，获得最终的图像分割结果。本发明所述方法通过灰度直方图的区间迭代获得最优阈值，并采用融合策略对误分像素进行重新划分，能够提高图像分割的准确度。实验结果表明，所述基于区间迭代的医学图像多阈值分割方法能够处理医学图像，且对噪声具有鲁棒性。
一种基于区间医学图像阈值分割方法

[发明专利]基于弱监督学习的肝脏血管分割方法、装置、设备及介质-CN202210349732.6在审
发明人：张立华;刘洋;张绪坤;邝昊鹏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开基于弱监督学习的肝脏血管分割方法、装置、设备及介质，方法包括：通过带噪标签训练出两个具有差异的肝脏血管分割网络模型；使用两个模型分别进行分割而获得预测标签；通过标签优化模块为预测标签和带噪标签赋予权重，获得具有权重的优化标签；使用优化标签对两个模型分别进行迭代训练而获得两个迭代模型；使用两个迭代模型继续进行分割而获得新的预测标签；在迭代模型的分割效果有提升时，继续调用标签优化模块而获得新的优化标签，并继续对模型进行迭代直至收敛；通过收敛后的模型对输入的CT图像进行分割而获得分割结果。本发明能够有效降低带噪标签对分割结果的不利影响，从而能够减少标签标注所耗费的人力、物力和时间。
基于监督学习肝脏血管分割方法装置设备介质

[发明专利]一种基于迭代和维数分解的3D Otsu阈值分割方法-CN202111427368.2在审
发明人：冯云丛;刘云飞;丛烨明 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明提出一种基于迭代和维数分解的3D Otsu阈值分割方法，该方法包括：第一，采用局部Laplacian滤波对源图像进行去噪预处理，获得源图像的平滑层；第二，设计一种基于迭代的1D Otsu阈值分割方法，迭代搜索图像中的子区域，实现图像阈值分割；第三，分解3D Otsu直方图的三个分量（像素灰度值、邻域均值、邻域中值），采用基于迭代的1D Otsu方法分别搜索像素灰度值、邻域均值、邻域中值的最优阈值，并将三者的均值作为最终的最优阈值，实现图像的3D Otsu阈值分割。同时，采用迭代搜索方法获得3D Otsu的最优阈值，提高图像分割的精度。实验结果表明，所述基于迭代和维数分解的3D Otsu阈值分割方法能够有效分割自然图像。
一种基于分解 otsu 阈值分割方法

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