龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：温州大学
申请日：2023-01-12
公开（公告）日：2023-12-08
公开（公告）号：CN117197172A
主分类号：G06T7/136
分类号：G06T7/136;G06T7/11;G06N3/006;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开
摘要：本发明提出一种基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法，首先使用基于人工蜂群的收缩包围机制和精英莱维扩散策略来提高原始差分进化算法性能。基于人工蜂群的收缩包围机制可以让种群更大程度地探索可行域空间，而精英莱维扩散策略在最优解附近进行搜索，能够获得更好的解的质量。该发明能够自动选取分割模型的最优分割阈值，从而提升分割效果。
主权项：1.一种基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法，其特征在于，至少包括以下步骤：步骤S1、使用灰度变换和非局部均值滤波器对原始图像进行处理，得到图像的二维直方图；然后根据二维直方图构建相应的Kapur熵并设置分割模型的阈值范围；步骤S2、在当前评估次数下，采用差分进化算法对阈值向量集进行全局搜索得到优化阈值向量集；步骤S3、基于步骤S2，采用基于人工蜂群的收缩包围策略对阈值向量集做局部搜索得到优化的阈值向量集；随后以Kapur熵为目标函数计算适应度值，根据贪心策略选择最优的阈值；步骤S4、采用精英莱维扩散策略对最优阈值向量集进行局部搜索；步骤S5、从步骤S4得到的新的阈值向量集中选择最优的阈值向量；其中，判断是否达到迭代次数阈值，若达到，则将得到的最优阈值向量作为优化后的图像分割模型阈值向量，否则跳转至步骤S2对当前评估次数中的种群位置依次执行相关步骤，进行最优阈值搜索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 温州大学 基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号