| 专利名称 | 一种基于种子点自动选取的全局最优化图像分割方法 | 申请号 | CN201710198929.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN107103607A | 公开（授权）日 | 2017.08.29 | 申请（专利权）人 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 发明（设计）人 | 赵锦波;贾婧;曹瑞芬;宋婧;吴宜灿 | 主分类号 | G06T7/11(2017.01)I | IPC主分类号 | G06T7/11(2017.01)I;G06T7/136(2017.01)I | 专利有效期 | 一种基于种子点自动选取的全局最优化图像分割方法 至一种基于种子点自动选取的全局最优化图像分割方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于种子点自动选取的全局最优化图像分割方法，与常规方法不同之处在于：完全不依赖于种子起始点的选择，首先直接根据目标像素阈值特征对图像所有像素进行全局预筛选，然后再根据预筛选后的所有像素的行列位置关系搜索生成目标像素位置集，再根据水平方向分块阈值与垂直方向分块阈值对多个目标区域进行自动检测划分，同时能够自动连续创建生成多个闭合的目标区域，弥补了传统图像区域增长方法依赖于种子点选取的不足，最后再根据有效目标区域行数阈值判断目标区域的有效性，从而确定最终的目标分割区域。 |
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