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一种基于大津法与K均值法的自适应图像分割方法

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本发明涉及图像分割领域，具体为一种基于大津法与K均值法的自适应图像分割方法。本发明通过引入松弛变量，并将变量范围内的阈值作为局部阈值，使用队列循环调用新的阈值搜索方法，快速、自适应得到多个局部最优阈值，从而解决现有自适应K‑means图像分割方法中多阈值大津法计算复杂度高的问题；将得到的多个阈值作为K均值法初始质心，减少K均值法迭代次数；将K均值法聚类得到的阈值作为全局最优阈值，能准确的对图像进行分割。本发明以图像光照预处理为目的，能够通过快速、准确、自适应的对图像进行分割，再校正分割后的区域，从而恢复图像受光照影响丢失的信息。

著录项

公开/公告号CN111340815A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-26

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202010156443.5
发明设计人李波;李俊廷;刘民岷;
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申请日2020-03-09
分类号
代理机构电子科技大学专利中心;
代理人闫树平
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-12-17 10:03:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-21

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/10 申请日:20200309

实质审查的生效
2020-06-26

公开

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