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公开(公告)号：CN104835168B
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201510250167.8
申请日：2015-05-15
申请人： 东华理工大学
IPC分类号： G06T7/11
摘要： 一种基于全局凸优化变分模型的快速多相图像分割方法，主要包括多标记特征函数的定义、非凸能量泛函的构、建能量泛函的转换、全局凸优化的能量泛函构建和基于能量最小化的对偶方法求解过程。在基于区域竞争模型分割模型和多标记特征函数定义的基础上，通过构造非凸的能量泛函和能量泛函的凸化表示，并用对偶方法计算能量泛函的最小化解。本发明所提出的分割方法既能解决非凸目标泛函的局部极优问题，使得分割结果与初始条件无关，又能极大地提高算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN111161302A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911325040.2
申请日：2019-12-20
申请人： 东华理工大学
IPC分类号： G06T7/149
摘要： 一种基于全局和局部符号能量型压力驱动的新型活动轮廓分割模型，首先，通过设计基于全局能量压力作为图像全局特征提取的驱动力，能有效地分割灰度均匀图像。提出了基于局部能量压力作为图像局部特征提取的驱动力。在全局和局部压力传递函数中分别使用了全局图像信息和局部能量信息，使用全局和局部方差来自动平衡GSEPF和LSEPF的权重，解决了参数设置的问题。接着，在水平集函数迭代过程中，保持目标区域的平均灰度值大于（或小于）背景区域的平均灰度值，以提高对初始曲线的鲁棒性。增加了正则化项和惩罚项。本发明方法不仅提高了分割灰度不均匀图像和噪声分割效果，而且还使得分割结果与初始条件无关。
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公开(公告)号：CN107272066A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710482427.3
申请日：2017-06-22
申请人： 东华理工大学
IPC分类号： G01V1/36
摘要： 本发明公开了一种含噪地震信号初至走时拾取方法及装置，该方法包括以下步骤：采用自适应噪声的完备集合经验模态分解方法对原始含噪地震信号s(t)分解处理得到一系列从高频到低频的有限个IMF分量及残余分量；根据EIF有效指标函数筛选部分高频IMF分量进行小波阈值去噪；将小波阈值法去噪后的高频IMF分量和不做处理的低频IMF分量以及残余分量累加重构，即得到去噪后的地震信号x(t)。采用改进的滑动时窗能量比法初步确定初至波走时t0；使用AIC信息准则法计算t0时刻前后时窗范围内的局部极小值，该极小值对应时间即为精确的初至波走时t。本发明中方法可有效改善地震噪声压制的效果和提高初至波走时的拾取精度，为后续地震资料处理、解释的准确性创造条件。
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公开(公告)号：CN111161302B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911325040.2
申请日：2019-12-20
申请人： 东华理工大学
IPC分类号： G06T7/149
摘要： 一种基于全局和局部符号能量型压力驱动的新型活动轮廓分割模型，首先，通过设计基于全局能量压力作为图像全局特征提取的驱动力，能有效地分割灰度均匀图像。提出了基于局部能量压力作为图像局部特征提取的驱动力。在全局和局部压力传递函数中分别使用了全局图像信息和局部能量信息，使用全局和局部方差来自动平衡GSEPF和LSEPF的权重，解决了参数设置的问题。接着，在水平集函数迭代过程中，保持目标区域的平均灰度值大于（或小于）背景区域的平均灰度值，以提高对初始曲线的鲁棒性。增加了正则化项和惩罚项。本发明方法不仅提高了分割灰度不均匀图像和噪声分割效果，而且还使得分割结果与初始条件无关。
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公开(公告)号：CN109191477A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811104795.5
申请日：2018-09-21
申请人： 东华理工大学
摘要： 一种基于全局与局部拟合能量的模糊区域型活动轮廓分割模型，主要包括伪水平集函数的定义、全局模糊拟合图像与局部模糊拟合图像的引入、基于L1范式的拟合能量的构建和基于能量泛函变化值更新伪水平集函数的求解过程。在引入全局模糊拟合图像与局部模糊拟合图像基础上，构建基于L1范式的模糊拟合能量，构建了全局数据项和模糊拟合项的凸函数，并通过直接计算能量的变化值来更新伪水平集函数，不仅保证使得分割结果与初始条件无关，还提高了分割模型分割不均匀图像的效果和计算效率。
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公开(公告)号：CN104867143A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510249115.9
申请日：2015-05-15
申请人： 东华理工大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 一种基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法，主要包括水平集函数的定义、分割模型能量泛函的构建、能量泛函的形式简化、水平集函数的演化和水平集函数的光滑处理。本发明通过将基于局部引导核拟合能量泛函提取图像局部信息，并在每次迭代过程中进行高斯滤波，以避免周期性重新初始化水平集函数。本发明所提出的分割方法不仅提高了灰度不均匀场景中弱边界目标的分割精度，而且完全避免了周期性的重新初始化问题，同时还降低了算法的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN104835168A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510250167.8
申请日：2015-05-15
申请人： 东华理工大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/10
摘要： 一种基于全局凸优化变分模型的快速多相图像分割方法，主要包括多标记特征函数的定义、非凸能量泛函的构、建能量泛函的转换、全局凸优化的能量泛函构建和基于能量最小化的对偶方法求解过程。在基于区域竞争模型分割模型和多标记特征函数定义的基础上，通过构造非凸的能量泛函和能量泛函的凸化表示，并用对偶方法计算能量泛函的最小化解。本发明所提出的分割方法既能解决非凸目标泛函的局部极优问题，使得分割结果与初始条件无关，又能极大地提高算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN110120057A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910303578.7
申请日：2019-04-16
申请人： 东华理工大学
摘要： 一种基于权重全局和局部拟合能量的模糊区域性活动轮廓模型，主要包括伪水平集函数的定义、模糊区域型能量泛函的构建、模糊区域型能量泛函的求解过程和边界能量构建过程。通过将图像局部空间信息和全局灰度信息融合于模糊区域型主动轮廓模型，构建了模糊区域型的凸能量泛函，并非用欧拉-拉格朗日公式而是直接计算能量的变化值来更新水平集函数。为精确提取目标的边界，构建具有规则项和惩罚项的边界能量。本发明方法不仅提高了分割灰度不均匀图像和弱边缘图像的分割效果，而且还使得分割结果与初始条件无关。
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公开(公告)号：CN108898611A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810630459.8
申请日：2018-06-19
申请人： 东华理工大学
摘要： 一种基于显著感知先验的模糊区域型活动轮廓分割模型，主要包括水平集函数的定义、能量泛函的构建和基于能量泛函的求解过程。通过将图像局部区域信息和显著性先验信息融合于模糊主动轮廓模型，构建了区域型模糊项和显著感知先验模糊项的凸能量泛函，并非用欧拉-拉格朗日公式而是直接计算能量的变化值来更新水平集函数，不仅提高了分割灰度不均匀图像和弱边缘图像的分割效果，而且还使得分割结果与初始条件无关。
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公开(公告)号：CN110120057B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201910303578.7
申请日：2019-04-16
申请人： 东华理工大学
摘要： 一种基于权重全局和局部拟合能量的模糊区域性活动轮廓模型，主要包括伪水平集函数的定义、模糊区域型能量泛函的构建、模糊区域型能量泛函的求解过程和边界能量构建过程。通过将图像局部空间信息和全局灰度信息融合于模糊区域型主动轮廓模型，构建了模糊区域型的凸能量泛函，并非用欧拉‑拉格朗日公式而是直接计算能量的变化值来更新水平集函数。为精确提取目标的边界，构建具有规则项和惩罚项的边界能量。本发明方法不仅提高了分割灰度不均匀图像和弱边缘图像的分割效果，而且还使得分割结果与初始条件无关。
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