[发明专利]一种基于边缘聚类的图像迭代过度分割方法在审
| 申请号： | 201810314020.4 | 申请日： | 2018-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108520524A | 公开（公告）日： | 2018-09-11 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/13;G06T7/149 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明中提出的一种基于边缘聚类的图像迭代过度分割方法，其主要内容包括：梯度提取、累积轮廓提取和超像素细化，其过程为，先计算输入图像每一个像素点的梯度大小和沿x轴和y轴的位置，并对图像的颜色信息进行编码，然后从梯度图中选取一组边缘，结合非最大抑制和双阈值，迭代地执行边缘选择，同时用一个空间滤波器构造出边缘集群，接着通过细化操作重构边缘集群，提取集群边界，完成物体轮廓的提取，最后利用形态学操作去除轮廓的不规则性，优化结果。本发明解决了无法自动确定超像素点数量以及分割效率低的问题，能够迭代地从图像中提取边缘，提供大小、形状和数量都合适的超像素，保持对实际图象边界的有效粘附，并且需要的计算成本非常低。 | ||
| 搜索关键词： | 集群 图像迭代 像素点 迭代 聚类 分割 图像 计算输入图像 空间滤波器 形态学操作 不规则性 轮廓提取 梯度提取 图象边界 物体轮廓 像素细化 颜色信息 优化结果 有效粘附 自动确定 梯度图 组边缘 细化 像素 重构 去除 | ||
【主权项】：
1.一种基于边缘聚类的迭代过度分割方法，其特征在于，主要包括梯度提取(一)；累积轮廓提取(二)；超像素细化(三)。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市唯特视科技有限公司，未经深圳市唯特视科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810314020.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
