申请/专利权人：嘉兴学院

申请日：2020-03-31

公开（公告）日：2023-06-23

公开（公告）号：CN111292332B

主分类号：G06T7/10

分类号：G06T7/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.23#授权;2020.07.10#实质审查的生效;2020.06.16#公开

摘要：本发明公开了一种针对高阶卷曲目标的粘连分割方法及装置，涉及图像处理技术领域。本发明提供的针对高阶卷曲目标的粘连分割方法及装置，通过捕捉粘连图像中各个高阶卷曲目标图像的粘连状态，构造低阶分割线与高阶分割线的统一数学模型，并使用该数学模型对粘连图像中处于粘连状态的各个高阶卷曲目标图像进行分割，从而可实现对同时存在低阶分割线及高阶分割线复杂状况的粘连图像进行精确分割，本发明尤其适用于对大批量粘连农产品动态品质的检测方案。

主权项：1.一种针对高阶卷曲目标的粘连分割方法，其特征在于，所述方法包括：（1）获取包括至少二个高阶卷曲目标的粘连图像，对所述粘连图像进行二值化处理，得到二值化图像；（2）根据三角函数和图理论，基于低阶分割线的计算方法构建所述二值化图像中高阶 分割线的高阶推广模型，所述高阶推广模型的分段函数表达式如下： 其中，为位于高阶分割线上每点的横坐标，为非线性 单元个数，用于控制正弦函数的分段情况，为高阶分割线的局部线性长度，为 高阶分割线的振幅，对分段函数的绝对值用于表示正弦曲线位于横坐标同一侧； （3）根据所述高阶推广模型的分段函数表达式以及各个约束函数，获得所述粘连 图像对应的各高阶分割线信息与低阶分割线信息的集合；所述各个约束函数包括： 第一约束函数为： 其中，表示检测出凹点之间线性分割线长度，表示高阶分割线的 局部线性长度，表示非线性单元的序号，为非线性单元个数； 第二约束函数为： 其中，其中表示高阶分割线振幅，表示高阶卷曲目标的平均 宽度，为非线性单元个数； 第三约束函数为： 其中，表示高阶卷曲目标的平均长度一半，表示高阶分割线的 局部线性长度，为非线性单元个数； （4）根据所述粘连图像所对应的各个高阶分割线信息与低阶分割线信息的集合，构建高阶分割线与低阶分割线之间纯态转换方程式；所述高阶分割线与低阶分割线之间纯态转换方程式为： 或 其中，为纯态的低阶分割线变量，为纯态的高阶分割线变量，表示连接不同低阶分割单元的函数，表示所使用的低阶分割单元个数，表示连接不同高阶分割单元的函数，表示所使用的高阶分割单元个数；（5）根据所述纯态转换方程式，计算得到高阶分割线与低阶分割线之间的叠加态转换方程式，将所述纯态转换方程式与所述叠加态转换方程式共同确定为粘连分割理论方程式；所述高阶分割线与低阶分割线之间的叠加态转换方程式为： 其中，分别表示不同低阶分割单元个数，分别表示不同高阶分割单元个数，函数表示低阶分割线与高阶分割线叠加的拼接函数，用于对低阶分割线与高阶分割线进行叠加处理；（6）以包括不同粘连图像的校正集作为输入对象，对应的验证集作为评价对象，对所述粘连分割理论方程式进行训练验证，根据训练结果调整并完善所述粘连分割理论方程式，当所述粘连分割理论方程式的训练结果满足预设模型评价指标后，采用所述粘连分割理论方程式对后续输入的粘连图像进行图像分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 嘉兴学院 一种针对高阶卷曲目标的粘连分割方法及装置

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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD