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一种基于粗糙集和粗糙熵的Petri网络图像分割方法

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本发明属于图像信息处理研究领域，具体涉及一种基于粗糙集和粗糙熵的Petri网络图像分割方法，包括以下步骤：找到图像的最大和最小灰度值，并把他们保存到变量max和min中；根据图像的宽和高将图像分割为点集；使用Monte Carlo方法从点集中随机的选择1000个点；计算点集的灰度最大和最小值分别为Pimax和Pimin；计算对象的下降和上升粗糙集分别保存到OT和计算背景的上升和下降粗糙集保存到和BT中；对子集进行排序，并根据阈值T来画出轮廓，如果子集的灰度值大于阈值T，则子集属于对象缓冲区，如果子集的灰度值低于阈值T，则子集属于背景缓冲区，得到图形的粗糙轮廓；对粗分割的第一阶段进行调整，得到精确轮廓。本发明解决了不确定性、非均匀性和效率低下的问题。

著录项

公开/公告号CN109272508B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-26

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨工程大学;
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申请/专利号CN201810869760.4
发明设计人张天驰;张菁;苏一北;李根;朴光宇;张继超;
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申请日2018-08-02
分类号G06T7/10(20170101);G06T7/136(20170101);
代理机构
代理人
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
入库时间 2022-08-23 12:40:34

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