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[发明专利]图像二值化分割方法-CN201711339682.9有效
发明人：李艳鸽;韩征;王卫东;黄健陵;陈光齐 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像二值化分割方法，包括获取目标图像；将目标图像分割为若干张子图像；计算各子图像的均值、方差和灰度值；计算二值化分割的最佳阈值；各子图像的灰度值最佳阈值比较从而将子图像中的像素点标记为目标图像或背景图像重复上述步骤并计算目标图像中各个像素点被标记为目标图像获背景图像的概率；将各个像素点被标记为目标图像或背景图像的概率与门限值进行对比，从而将目标图像中的各个像素点标记为目标图像或背景图像，完成目标图像的二值化分割
图像化分方法

[发明专利]一种非接触式双目立体视觉位移测量方法-CN202210762070.5在审
发明人：王晨;卢永雄;何智明;李梓欣;刘纪飞 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非接触式双目立体视觉位移测量方法，包括：在待测目标周围区域设置两个摄像头；通过摄像头获取待测目标运动视频；将待测目标运动视频分帧保存得到原始图像，并处理得到二值化分割图；获取二值化分割图的像素点数目，得到像素大小与实际大小的转换系数；获取二值化分割图中连通区域的形心坐标并对其实时跟踪；设置时间步长，依次对每一帧二值化分割图中连通区域的形心坐标根据转换系数对比换算计算得到每一帧二值化分割图中待测目标的横向位移和纵向位移
一种接触双目立体视觉位移测量方法

[发明专利]一种图像二值化方法、装置、设备及存储介质-CN202010740258.0有效
发明人：郑德智;周荣洁;苏鹏;王绍伟;田飞锋;陈永强;吴玉勇;高茂光;皮云仙 -专利权人：深圳市雨滴科技有限公司
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像二值化方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取待分割的灰度图像；对待分割的灰度图像进行预处理，获得待池化的灰度图像，其中，待池化的灰度图像的长度为预设池化长度的M次方的整数倍，待池化的灰度图像的宽度为预设池化宽度的M次方的整数倍，M为大于或等于1的整数；根据M层池化层对待池化的灰度图像进行随机池化处理，得到M个二值化分割结果，其中，M层池化层中每层池化层对应一个二值化分割结果，根据M个二值化分割结果，确定与待分割的灰度图像对应的二值化图像。本方法通过随机池化的抽样过程实现了对邻域的随机选择，可以消除复杂领域对图像二值化分割效果的干扰。
一种图像二值化方法装置设备存储介质

[发明专利]一种光伏电池板的异常检测方法-CN202310077699.0有效
发明人：崔萌;尚年;郭东林 -专利权人：山东第一医科大学（山东省医学科学院）
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取用于将光伏电池板图像分割成栅线区域和电池板区域的第一二值化分割阈值，以及用于将电池板区域分割成异常深色区域和非异常浅色区域的第二二值化分割阈值；根据第一二值化分割阈值将第一像素点的灰度值调整为第一目标灰度值，根据第一二值化分割阈值和第二二值化分割阈值将第二像素点的灰度值调整为第二目标灰度值，得到目标光伏电池板图像；将目标光伏电池板图像压缩后发送至云端服务器，由云端服务器对光伏电池板进行异常检测。
一种电池板异常检测方法

[发明专利]基于深度学习的脑肿瘤分割质量评估方法、设备及介质-CN202111280955.3有效
发明人：廖伟华;胡蓉;杨利;吴静;彭健;孟舒娟 -专利权人：中南大学湘雅医院
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的脑肿瘤分割质量评估方法、设备及介质，方法：收集MRI影像并预处理，人工对其中病灶分割获取MRI影像的分割金标准；以MRI影像和对应分割金标准训练分割模型；以分割模型对MRI影像的概率输出为输入，二值化分割结果与分割金标准的差值为输出，训练分割错误预测模型；将MRI影像、分割模型对MRI影像的二值化分割结果、分割错误预测模型对MRI影像的不确定性预测图谱，在通道方向拼接并作为输入，MRI影像的二值化分割结果与分割金标准的骰子相似性系数为输出，训练分割质量评估网络；最终用训练好的模型获得脑肿瘤分割结果、像素级的分割错误预测图谱及图像级的质量预测结果，提供分割质量评估参考。
基于深度学习肿瘤分割质量评估方法设备介质

[发明专利]基于多模型融合的图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910268876.7有效
发明人：李风仪;陈连军;陈虎艳;南洋;侯晓帅;吕传峰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本申请涉及图像检测领域，通过融合基于DenseNet网络的分类模型的二分类结果以及基于Vnet网络和FPN网络的分割模型的二值化分割结果，提升标注效果。具体公开了一种基于多模型融合的图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待标注图像并对待标注图像进行预处理以得到若干实例图像；将各实例图像输入基于DenseNet网络的分类模型进行二分类；将若干实例图像对应的二分类结果拼接以获取分类结果图像；将各实例图像输入基于Vnet网络和FPN网络的分割模型进行二值化分割；将若干实例图像对应的二值化分割结果拼接以获取分割结果图像；根据分类结果图像和分割结果图像计算二值化的融合图像
基于模型融合图像标注方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用于嵌入式DSP平台的运动车辆快速检测方法-CN201310182757.2无效
发明人：胡建明 -专利权人：上海分维智能科技有限公司
申请日： 2013-05-16 - 公布日： 2014-11-26 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于嵌入式DSP平台的运动车辆快速检测方法，该方法包括：1)采集原始灰度图像，计算帧间差灰度图像；2)对帧间差灰度图像进行低门限二值化分割处理，得到二值化图像；3)对二值化图像进行去噪处理，并形成连通区域，通过检测各连通区域的面积，删除面积小于设定值的连通区域，然后对去噪处理后的图像进行纵向游程长度平滑处理；4)统计各连通区域对应的帧间差灰度图像直方图，并根据统计结果获取各连通区域的二值化分割门限值；5)根据获取的二值化分割门限值对各连通区域图像进行二次分割处理，执行步骤3)后检测出车辆位置。
一种用于嵌入式 dsp 平台运动车辆快速检测方法

[发明专利]训练样本生成、模型训练和图像处理方法及装置-CN202010309634.0在审
发明人：申童;张炜;梅涛 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开的一种模型训练方法包括：将有章合成数据输入第一深度学习分割网络中做二值化分割，获取二值分割图像；根据二值分割图像和无章图像，通过第一损失函数监督训练第一深度学习分割网络，直至损失收敛；将二值分割图像和对应的有章合成数据经第二深度学习分割网络进行风格恢复处理，获取无章预测图像；根据无章预测图像和无章图像，通过第二损失函数监督训练第二深度学习分割网络，直至损失收敛。通过这样的方法，能够对进行两段式训练，分别提高图像二值化分割和恢复的准确度，提高图像处理模型对于图像去章处理的准确度。
训练样本生成模型图像处理方法装置

[发明专利]一种金融票据小写金额处最优二值化阈值的计算方法-CN202011159518.1在审
发明人：张振彬;刘贯伟;安增花;张云峰;江浩然 -专利权人：恒银金融科技股份有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种金融票据小写金额处最优二值化阈值的计算方法，其特征在于，第一步，在小写金额所在票据的物理位置，截取小写金额区域图像并灰度化，获取灰度直方图；第二步，利用灰度直方图，获取小写金额区域图像的平均灰度值和标准差；第三步，利用平均灰度值和标准差判断小写金额区域图像的清晰度，将清晰度分为若干等级，每个等级的清晰度对应不同的最优二值化分割阈值。通过将小写金额区域图像划分若干等级，不同等级对应不同的最优二值化分割阈值，并且清晰度等级的评判标准以精确数值为依据，提高了判定的准确度，使得最优二值化分割阈值更加理性化。
一种金融票据小写金额最优二值化阈值计算方法

[发明专利]货运列车门窗开启的检测方法-CN201510831339.0在审
发明人：王冠;俞大海;单玉堂 -专利权人：天津光电高斯通信工程技术股份有限公司
申请日： 2015-11-25 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种货运列车门窗开启的检测方法，分步以直射光源照射行进中的列车车厢，在车体表面形成光斑，以成像设备拍摄光斑及光斑附近的车体表面，生成车厢图像，设定亮度阈值，对生成图像进行二值化分割，从而获得封闭车体的完整光斑样本和待测车体的二值化分割图像，将完整光斑样本与待测车体的二值化分割图案进行比对，如缺损较大则视为列车门窗处于开启状态并报警。
货运列车门窗开启检测方法

[发明专利]一种双流场景文本图像分割方法、装置及存储介质-CN202310286891.0在审
发明人：金连文;任峪瑾;曲晨帆 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种双流场景文本图像分割方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取场景文本图像以及对应的二值化图像进行分割标注，获得输入图像；构建双流文本分割网络，提取输入图像的全局注意力特征和局部细节特征，并将提取的两种特征融合为文本分割特征；采用文本语义信息来引导双流文本分割网络关注文本所在区域，以增强文本分割特征；将经过增强的文本分割特征动态地上采样，得到输出二值化分割图像；计算输出二值化分割图像和标注的二值化图像之间的损失本发明能够解决场景文本在图片中分布不均和尺度、形状变化多样的问题，提高文本图像分割性能，可广泛应用于模式识别与人工智能技术领域。
一种双流场景文本图像分割方法装置存储介质

[发明专利]一种位移测量方法、系统、存储介质和电子设备-CN202210862320.2在审
发明人：何智明;卢永雄;王晨;刘纪飞;李梓欣 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种位移测量方法、系统、存储介质和电子设备，包括：获取含有待测目标的运动过程的视频数据，并对视频数据进行分帧处理，得到所有的原始分帧图像；对每个原始分帧图像进行二值化分割处理，得到每个原始分帧图像对应的二值化分割图像，并获取每个二值化分割图像中的所述待测目标对应的目标连通区域的形心坐标；根据预设转换系数和所有的形心坐标，得到待测目标在运动过程中的实际位移值。本发明通过获取图像对应的形心坐标并计算目标运行位移值，在提高运行效率的同时，也能避免相机标定所产生的摄像头拍摄图像的边缘产生畸变的问题，从而减少资源损耗，提高位移测量的便捷性。
一种位移测量方法系统存储介质电子设备

[发明专利]一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统-CN201910977122.9在审
发明人：周兴祥;于全文;庄玉亭;隋思武;黄静 -专利权人：周兴祥
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统，该方法首先获取尿沉渣图像；其次采用局部自适应阈值二值化方法对尿沉渣图像进行二值化分割，获得二值分割图像；再次根据二值分割图像确定标记图像；然后采用霍夫变换确定标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数本发明考虑到尿沉渣图像拍摄时照明不均匀等因素存在，因此首先采用了局部自适应阈值二值化方法对尿沉渣图像进行二值化分割，然后采用霍夫变换确定各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数，最后根据边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶
草酸钙结晶边缘轮廓直线线段尿沉渣条数细胞区域图像二值化分割标记图像二值分割霍夫变换二值化自适应图像拍摄图像确定不均匀

[发明专利]一种医疗图像的多尺度精细化分割方法和装置-CN202210103754.4在审
发明人：李郁欣;胡斌;朱凤平;王祥丰;金博;颊友涛 -专利权人：复旦大学;华东师范大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗图像的多尺度精细化分割方法和装置。其中，该方法包括：读取原始图像输入数据，利用预设尺寸进行裁剪得到预处理数据；将预处理数据进行线性插值法处理，得到目标尺寸并输入至全局粗分割网络，得到粗分割概率图；将粗分割概率图上采样至原始图像尺寸，并与原始图像在通道维度上进行拼接；将拼接结果输入至智能区域选择网络，选出所得区域，并将所得区域输入至局部细化网络，得到细化分割概率图；计算细化前后的Dice增益作为单步奖励值，并将细化分割概率图替换粗分割概率图中对应的部分，得到奖励值序列，并基于奖励值序列得到分割结果。本方案可以达到更加高效准确的分割，完成医疗图像的识别任务的效果。
一种医疗图像尺度精细化分方法装置

[发明专利]实例分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010733970.8在审
发明人：杨杰;刘西洋 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请提供一种实例分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该实例分割方法包括：对待分割图像进行特征提取处理，得到所述待分割图像的第一全局特征图；根据所述第一全局特征图进行特征预测，得到所述待分割图像的第一实例特征图、第一动态卷积特征图、以及第一分类特征图；根据所述第一实例特征图和所述第一动态卷积特征图，获取所述待分割图像的二值化分割图；根据所述二值化分割图和所述第一分类特征图，得到所述待分割图像的实例分割结果。本申请中避免了对ROI区域进行特征提取过程中的位置信息损失的问题，提高了实例分割的预测精度。
实例分割方法装置电子设备存储介质

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