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[发明专利]基于全局凸优化变分模型的快速多相图像分割方法-CN201510250167.8有效
发明人：刘花香;方江雄;肖静;刘彬;郭文 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于全局凸优化变分模型的快速多相图像分割方法，主要包括多标记特征函数的定义、非凸能量泛函的构、建能量泛函的转换、全局凸优化的能量泛函构建和基于能量最小化的对偶方法求解过程。在基于区域竞争模型分割模型和多标记特征函数定义的基础上，通过构造非凸的能量泛函和能量泛函的凸化表示，并用对偶方法计算能量泛函的最小化解。本发明所提出的分割方法既能解决非凸目标泛函的局部极优问题，使得分割结果与初始条件无关，又能极大地提高算法的计算效率。
基于全局优化模型快速多相图像分割方法

[发明专利]一种医学图像弹性配准方法及装置-CN202110600433.0在审
发明人：魏婷婷;严志汉;于雯飘 -专利权人：温州医科大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明提供一种医学图像弹性配准方法，包括：在Demons算法的能量泛函ε1(U)的基础上，增加形变场的平滑约束项ε2(U)及增加对称Kullback‑Leibler距离ε3(U)，构建总的能量泛函ε(U)；其中，所述总的能量泛函为一个多维参数的泛函；通过变分法得到一组能使所述总的能量泛函最小的参数得到最优形变场本发明基于能量泛函，增加形变场的偏导数平方和作为平滑约束项用于平滑形变场；增加对称Kullback‑Leibler距离用于保持图像拓扑结构，把非刚性配准转为能量泛函最小化问题，通过变分法寻找一组能使能量泛函最小的参数得到最优形变场
一种医学图像弹性方法装置

[发明专利]一种基于物理学的改善粒子图像测速稳健性光流方法-CN201910397141.4在审
发明人：郭春景 -专利权人：焦作大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物理学的改善粒子图像测速稳健性光流方法，包括如下步骤：S1、稳健能量泛函的构建；S2、复核数据项的构建；S3、平滑项的选择；S4、惩罚函数的构建；S5、模型能量泛函极小化处理；S6、光流计算；本发明提供一种基于物理学的改善粒子图像测速稳健性光流方法，本发明涵盖了稳健能量泛函的构建；复核数据项的构建；平滑项的选择；惩罚函数的构建；模型能量泛函极小化处理；光流计算活动粒子图像测速稳健性高；本发明中进一步在所述稳健能量泛函的构建过程中，首先构建基于物理学的光流约束方程；而后针对光流约束方程偏微分变化；最后依据变化结果生成稳健能量泛函，能量泛函通用性高。
构建能量泛函光流粒子图像测速稳健性物理学惩罚函数光流计算约束方程数据项平滑复核变化结果微分变化涵盖

[发明专利]一种变指数拉普拉斯方程的图像分割方法-CN202211355563.3在审
发明人：曹俊峰;卢雨蘅;于天恩 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种变指数拉普拉斯方程的图像分割方法，包括：获取目标图像，提供图像的水平集函数；计算水平集函数内外的像素的二阶统计值，并利用变差系数构建区域能量泛函；计算拉普拉斯方程指数，并构建变指数拉普拉斯方程能量泛函；利用增广拉格朗日函数构建正则化的能量泛函；将区域能量泛函、变指数拉普拉斯方程和正则项相加以构建总的能量泛函；利用变分法和梯度下降流构建总的能量泛函的欧拉‑拉格朗日方程；利用增广拉格朗日算法求解欧拉‑拉格朗日方程
一种指数拉普拉斯方程图像分割方法

[发明专利]一种基于区域型变分水平集的图像分割方法-CN201910540515.3有效
发明人：胡跃明;黄丹 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域型变分水平集的图像分割方法，包括构建分割模型的总能量泛函表达式，所述总能量泛函表达式由演化曲线内部的保真项、演化曲线外部保真项及正则项之和构成；将总能量泛函表达式代入欧拉公式，引进时间变量，利用梯度下降法获得最小化总体能量泛函，得到水平集函数公式；利用该水平集函数公式对半导体硅片图像进行分割。
一种基于区域型变分水平图像分割方法

[发明专利]一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割方法-CN201811247390.7在审
发明人：韩明;董倩;张培;王敬涛 -专利权人：石家庄学院
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割方法，包括如下步骤：(1)输入原始图像；(2)采用基于非凸泛函的能量泛函模型对步骤(1)中输入的原始图像进行去噪处理，得到去噪后的光滑图像；(3)对步骤(2)中光滑图像给出初始化曲线；(4)根据变分法和Euler‑Lagrange方程，求出演化的水平集函数；(5)根据步骤(4)得到的水平集函数，提取出零水平集；(6)求解能量泛函最小值，判断演化是否停止与现有技术相比，本发明对能量泛函模型进行改进，实现了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割方法，减少了“阶梯现象”的发生，在图像去噪的同时提高了模型的分割速度以及分割精度。
能量泛函噪声图像分割水平集函数光滑图像原始图像去噪改进边缘位置分割结果阶梯现象图像去噪初始化水平集泛函求解算法

[发明专利]基于密度泛函和杂化泛函计算Si的缺陷移动的方法-CN201810135790.2有效
发明人：李兴冀;刘超铭;魏轶聃;杨剑群;董尚利 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：基于密度泛函和杂化泛函计算Si的缺陷移动的方法，本发明涉及计算Si的缺陷移动的方法。本发明目的是为了解决现有采用密度泛函方法获得Si的缺陷移动能量的准确率低的问题。过程为：得到Si的晶格参数；得到Si能量最低点的晶格参数；根据晶格参数和禁带宽度得到模拟结果和实验结果一致；使用密度泛函和CLNEB方法计算双空位分离过程中能量的变化，以及得出Si原子不同带电量下的原子结构，并根据这些结构采用杂化泛函方法计算双空位分离过程中能量的变化。
基于密度杂化泛函计算 si 缺陷移动方法

[发明专利]一种基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法-CN202010650505.8在审
发明人：杨云云;冯翀;王若凡;谢睿诚 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像分割技术领域，具体是一种基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法，所述基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法，包括结合深度学习建立新的能量泛函，使用Bregman方法极小化能量泛函，对输入图像进行分割处理，输出分割结果，该基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法结合深度学习建立新的能量泛函，能够快速、高效的分割医学图像，使用Bregman方法极小化能量泛函，使医学图像分割的时间和准确性都明显优于现有的算法
一种基于深度学习水平方法医学图像分割

[发明专利]结合脑部解剖学特征的颅内血块能量泛函分割方法-CN202210156188.3在审
发明人：方玲玲;姜雨萌 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种结合脑部解剖学特征的颅内血块能量泛函分割方法，步骤如下：输入脑出血CT图像，设置参数对其进行解剖学特征的提取，得到结合解剖学特征后的图像；在结合解剖学特征的图像上提取其影像学特征；基于解剖学和影像学特征，构建相应的能量泛函模型框架；考虑到脑出血血块独特的形状和面积，将形状和面积约束项融合到能量泛函模型框架中，得到更为完整的能量泛函模型；显示分割结果；可以获得更准确的分割结果。
结合脑部解剖学特征血块能量分割方法

[发明专利]基于水平集函数的灰度不均匀图像分割方法-CN201110285231.8无效
发明人：袁克虹;陆阳;段侪杰 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2011-09-23 - 公布日： 2012-02-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于水平集函数的灰度不均匀图像分割方法，包括以下步骤：构建水平集函数，构造图像分割能量泛函，对水平集函数进行演化，使能量泛函最小化，得到图像分割边界，其中，所述能量泛函包括全局能量统计项、局部能量统计项和能量惩罚项本发明在C-V模型的基础上，通过引入高斯核函数，充分利用灰度不均匀图像的局部统计信息，优化最小化闭合曲线“能量”泛函，并加入能量惩罚项，保证符号距离函数收敛，避免了费时的重新初始化过程。
基于水平函数灰度不均匀图像分割方法

[发明专利]基于能量泛函的图像平滑与锐化算法-CN201410835528.0在审
发明人：周先春;汪美玲;石兰芳;周林锋;吴琴 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于能量泛函的图像平滑与锐化算法，包括以下步骤：(1)将各向异性扩散方程转化为最小化能量泛函；(2)将动态方程以内在坐标形式表示；(3)建立能量泛函建立基于能量泛函的图像平滑与锐化算法
基于能量图像平滑锐化算法

[发明专利]基于非下采样轮廓波的边缘检测方法-CN201110022134.X无效
发明人：杨明强;陈达 -专利权人：山东大学
申请日： 2011-01-20 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于非下采样轮廓波的边缘检测方法，该方法首先可以初步过滤一部分噪声点，利用能力泛函可以解决直接利用非下采样轮廓波进行边缘检测造成的双边缘检测结果的问题。本发明的步骤如下：对图像进行J层非下采样轮廓波分解，得到每一层的非下采样轮廓波系数矩阵；利用非下采样轮廓波系数矩阵计算多尺度积点集；利用非下采样轮廓波系数矩阵计算能量泛函，并且设定能力泛函的阈值T，将所有能量泛函小于T的点舍去，得到预边缘点集；在预边缘点集中，计算预边缘点集中的点的能量泛函是否是极大值；若是，则这个点是边缘点，否则忽略掉这个点，最终得到的点集，就是图像的边缘图。
基于采样轮廓边缘检测方法

[发明专利]一种缺血性脑卒中图像分割的方法-CN201910067469.X有效
发明人：冯宝;何婧;张绍荣;李智 -专利权人：江门市中心医院;桂林航天工业学院
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：该方法包括：将缺血性脑卒中患者的DWI图像进行小波变化，获取小波能量图；计算所述小波能量图中各像素的贝叶斯概率，获取所述DWI图像的初始病灶图；将所述初始病灶图各像素的灰度特征与局部熵特征组成二维向量；根据所述二维向量构建目标函数，并通过使所述目标函数取得最小值，得到各所述像素的隶属度；获取所述初始病灶图的能量泛函；对所述能量泛函进行演化，获取最小能量泛函；根据所述最小能量泛函将所述DWI图像区分为病灶区与背景区
一种缺血性脑卒中图像分割方法

[发明专利]基于区域灰度异质能量的图像分割方法-CN201910011046.6有效
发明人：杨孝平;李旭;刘海蓉 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域灰度异质能量的图像分割方法，包括以下步骤：S10、输入原始图像，得到其灰度图像的像素点个数和灰度值；S20、基于灰度图像的像素点个数和灰度值，计算图像的灰度异质指标和灰度异质因子，得到与初始图像对应的灰度异质因子图像；S30、构建基于区域灰度异质能量的活动轮廓模型，所述模型的总能量泛函包括区域灰度异质能量泛函项、边缘能量项和局部区域拟合项；S40、求解总能量泛函，得到图像的分割结果本发明的能量泛函既使用了原始图像的灰度信息，又融合了区域灰度异质信息。两者结合，相互平衡，能够有效地分割灰度极其不均匀的图像。
基于区域灰度能量图像分割方法

[发明专利]基于显著感知先验的模糊区域活动轮廓分割模型-CN201810630459.8有效
发明人：方江雄;刘花香;柳和生;顾华奇;刘军 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06T7/149 文献下载
摘要：一种基于显著感知先验的模糊区域型活动轮廓分割模型，主要包括水平集函数的定义、能量泛函的构建和基于能量泛函的求解过程。通过将图像局部区域信息和显著性先验信息融合于模糊主动轮廓模型，构建了区域型模糊项和显著感知先验模糊项的凸能量泛函，并非用欧拉‑拉格朗日公式而是直接计算能量的变化值来更新水平集函数，不仅提高了分割灰度不均匀图像和弱边缘图像的分割效果
基于显著感知先验模糊区域活动轮廓分割模型

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