数字市场 专利库 基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法
基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法

基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法

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专利申请号：
CN201811642614.4
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06T7/00(2017.01)I
专利有效期：
2038-12-29
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专利信息
专利名称：基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法
商品编号：5614957
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申请日期：2018-12-29
公开/公告号：CN109712138B
授权公告日/公开日：2020-09-08
申请/专利权人： 苏**学
发明/设计人： 向德***新建
主分类号：G06T7/00(2017.01)I
IPC分类号：G06T7/00(2017.01)I;G06T7/13(2017.01)I;G06T7/136(20
说明书摘要免费下载摘要

本发明基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法，包括：将平均网格移动到初始中心位置；沿着平均网格的法线方向定位网格上每一个标志点的位置；结合形状稀疏表示算法获得初始分割结果；在得到的初始分割结果附近使用外观字典学习和法线搜索结合的算法进行标志点调整；对调整后的网格再次使用形状稀疏表示算法约束重建；根据重建的结果结合梯度矢量流场的特性和外观字典学习的标签重建的概率值再次进行标志点的调整；并运用形状稀疏表示算法得到最终的分割结果。本方法充分利用外观字典学习具有分辨能力的外观先验信息和形状稀疏表示具有重建能力的形状先验信息，使得标志点定位算法和稀疏形状表示算法进行互补，最终得到更加精确的低剂量CT分割结果。

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