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龙图腾网获悉温州大学大数据与信息技术研究院申请的专利一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411774098.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质是由陈慧灵;黄金鹏;蔡振闹;陈丽燕;李成业;陈翼设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质，属于图像处理领域，该方法包括：获取待分割的目标医学图像，并确定目标医学图像的二维直方图；通过二维直方图中的多个灰度阈值表征目标医学图像的Renyi熵；在蝙蝠算法中引入阶段性强化，分别对蝙蝠算法的勘探能力和算法开发能力进行强化，得到改进后的蝙蝠算法；以最大化Renyi熵为目标，通过改进后的蝙蝠算法对多个灰度阈值进行迭代寻优，得到最优阈值集；基于最优阈值集分割目标医学图像，得到分割结果。这样，引入Renyi熵将图像分割的质量进行初步量化，以最大化Renyi熵为目标，通过改进后的蝙蝠算法进行迭代，有效地找到灰度阈值的最优解，最后通过最优解分割，使分割后的图像提供较好的信息保持性和区分度。

本发明授权一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分割的目标医学图像，并基于目标医学图像的非局部均值滤波图像和灰度图像构造二维直方图；通过二维直方图中的多个灰度阈值表征目标医学图像的Renyi熵；所述灰度阈值为分割背景区域和目标区域的像素灰度组合；对蝙蝠算法进行阶段性强化，利用最优个体、多个种群内随机个体、多个随机参数扩大蝙蝠算法对像素灰度组合的搜索范围，并通过种群信息和随机参数对最优个体按倍率进行调整，最后再缩小步长系数，得到改进后的蝙蝠算法；以最大化Renyi熵为目标，通过改进后的蝙蝠算法对多个灰度阈值进行迭代寻优，得到最优阈值集；基于最优阈值集分割目标医学图像，得到分割结果；所述对蝙蝠算法进行阶段性强化包括：阶段一： 其中，Xnewi,j为第i个候选解在第j维度上的值，为当前最优个体在第j维度上的值，ηi,j在这里为一个勘探算子，β为一个限制ηi,j的步长系数，rand为0到1之间一个均匀分布的随机数，Ri,j为一个限制勘探搜索范围的参数，Pi,j调整的参数，Mx为在所有维度上的均值，γ为敏感参数，ε为防止分母为0的一个很小的值，ubj和lbj分别表示待优化目标的上下限在第j维度上的值，为在第t代中第i个个体在第j维度上值，为在第t代中一个随机个体在第j维度上的值，dim为待优化目标的维度，t为当前迭代次数，T为总的迭代次数；阶段二： r3∈[1,-1]；其中，Xnewi,j为第i个候选解在第j维度上的值，为当前最优个体在第j维度上的值，rand为0到1之间一个均匀分布的随机数，在第t代中一个随机个体在第j维度上值，Es为一个概率比，其值在2到-2间随机递减，r3为确定正负号的参数，t为当前迭代次数，T为总的迭代次数；阶段三： 其中，Xnewi,j为第i个候选解在第j维度上的值，为当前最优个体在第j维度上的值，rand为0到1之间一个均匀分布的随机数，Pi,j调整的参数，Mx为在所有维度上的均值，γ为敏感参数，ε为防止分母为0的一个很小的值，ubj和lbj分别表示待优化目标的上下限在第j维度上的值，为在第t代中第i个个体在第j维度上的值，dim为待优化目标的维度，t为当前迭代次数，T为总的迭代次数；阶段四： 其中，Xnewi,j为第i个候选解在第j维度上的值，为当前最优个体在第j维度上的值，ηi,j在这里为一个开发算子，rand为0到1之间一个均匀分布的随机数，Ri,j为一个限制开发搜索范围的参数，Pi,j调整的参数，Mx为在所有维度上的均值，γ为敏感参数，ε为防止分母为0的一个很小的值，ubj和lbj分别表示待优化目标的上下限在第j维度上的值，为在第t代中第i个个体在第j维度上值，为在第t代中一个随机个体在第j维度上的值，dim为待优化目标的维度，t为当前迭代次数，T为总的迭代次数。

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