一种自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法

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	一种自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法
	陈海燕; 张华清; 蔺莹; 王婵飞; 张墨逸; 李立; 郑玉峰; 朱宁宁
	2020-06-09
专利权人	兰州理工大学
公开日期	2020-06-09
授权国家	中国
专利类型	发明申请
摘要	本发明涉及一种自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法。首先采用基于Faster_RCNN的目标检测网络对高原鼠兔进行目标检测，确定目标位置，然后以该位置作为水平集图像分割方法的初始轮廓，使用水平集图像分割模型完成高原鼠兔图像的分割，解决传统水平集图像分割方法初始轮廓无法自动生成的问题，且分割性能与手动标记初始轮廓的水平集图像分割方法相近。
申请日期	2020-01-10
优先权日	2020-01-10
专利状态	驳回
申请号	CN202010028360.8
公开（公告）号	CN111260657A
IPC 分类号	G06T7/11 ; G06T7/12 ; G06N3/08 ; G06N3/04
专利代理人	冯新志
代理机构	焦作加贝专利代理事务所(普通合伙)
CPC分类号	G06T7/11 ; G06T7/12 ; G06N3/08 ; G06T2207/20081 ; G06T2207/20084 ; G06N3/045
权利要求	1.一种自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法，其特征在于，首先采用基于Faster-RCNN的目标检测网络进行目标检测，再将检测得到的目标框作为水平集的初始轮廓，运用水平集方法对图像进行分割。 2.根据权利要求1所述的自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，收集大量高原鼠兔图像，并分为训练集和测试集两部分；步骤2，构建基于Faster-RCNN的目标检测网络；步骤3，利用训练集对目标检测网络进行网络训练；步骤4，用训练好的目标检测网络对测试集进行目标检测，获取包含目标区域框的图像；步骤5，对包含目标区域框的图像进行预处理；步骤6，预处理后的包含目标区域框的图像作为水平集的初始轮廓，运用水平集方法对图像进行分割，获取图像分割结果。 3.根据权利要求2所述的自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法，其特征在于，所述步骤5的预处理是指对高原鼠兔图像进行形态学滤波，消除背景中的细密纹理及由噪声引起的干扰，增强目标的边缘。 4.根据权利要求2所述的自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法，其特征在于，所述步骤6具体包括以下步骤：步骤6.1，将预处理后的图像与拉普拉斯算子卷积；步骤6.2，计算演化曲线内外灰度均值；步骤6.3，判断演化曲线是否收敛，若没有收敛，跳转至步骤6.1，若收敛，输出分割结果。
引用专利	CN105701818A;CN107833226A
被引用专利数量	0
简单法律状态	失效
文献类型	专利
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/107738
专题	计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	陈海燕,张华清,蔺莹,等. 一种自动初始轮廓生成的水平集高原鼠兔图像分割方法[P]. 2020-06-09.