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公开(公告)号：CN109658421B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811459289.8
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的分割方法，包括：建立基于稀疏信号的图像特征描述子；采用基于插值小波的EMD距离对图像的特征距离进行描述，定义更精确的图像特征插值小波EMD距离；采用插值小波EMD距离作为图像区域相似性的测度，建立图像分割变分模型；确定对图像分割结果的约束条件，并将图像分割变分模型与分割结果的约束条件表示为非线性规则；构造图像分割同伦优化模型，使得迭代求解造成的图像特征误差得到补偿，从而实现目标物图像的可控分割。该方法能对图像特征进行全面描述，图像特征距离能准确反应不同特征之间的细微差异，并且采用的图像分割模型不会导致图像特征的弱化。
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公开(公告)号：CN109785244B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201811456793.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的修复方法,包括，构造参数化小波基函数；将小波基函数引入条带波函数中，形成插值多尺度条带波函数；针对图像的不同纹理结构形成参数化插值条带波学习字典；将全变差模型中的BV(Ω)空间用贝索夫空间的代替，并引入参数化插值条带波学习字典，形成图像条带波稀疏表示变分模型；基于图像条带波稀疏表示变分模型，对多目标物图像进行同伦分析，精确分割目标物图像；基于图像的同伦分割结果，建立目标可控的图像分割和修复耦合变分模型，对图像进行修复。该方法基于插值Bendlets(条带波)稀疏表示构建了图像目标可控分割和修复耦合模型，实现了图像中破损目标物的精确修复。
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公开(公告)号：CN109785244A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811456793.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的修复方法,包括，构造参数化小波基函数；将小波基函数引入条带波函数中，形成插值多尺度条带波函数；针对图像的不同纹理结构形成参数化插值条带波学习字典；将全变差模型中的BV(Ω)空间用贝索夫空间的代替，并引入参数化插值条带波学习字典，形成图像条带波稀疏表示变分模型；基于图像条带波稀疏表示变分模型，对多目标物图像进行同伦分析，精确分割目标物图像；基于图像的同伦分割结果，建立目标可控的图像分割和修复耦合变分模型，对图像进行修复。该方法基于插值Bendlets(条带波)稀疏表示构建了图像目标可控分割和修复耦合模型，实现了图像中破损目标物的精确修复。
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公开(公告)号：CN109658421A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811459289.8
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的分割方法，包括：建立基于稀疏信号的图像特征描述子；采用基于插值小波的EMD距离对图像的特征距离进行描述，定义更精确的图像特征插值小波EMD距离；采用插值小波EMD距离作为图像区域相似性的测度，建立图像分割变分模型；确定对图像分割结果的约束条件，并将图像分割变分模型与分割结果的约束条件表示为非线性规则；构造图像分割同伦优化模型，使得迭代求解造成的图像特征误差得到补偿，从而实现目标物图像的可控分割。该方法能对图像特征进行全面描述，图像特征距离能准确反应不同特征之间的细微差异，并且采用的图像分割模型不会导致图像特征的弱化。
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