公开(公告)号：CN108717699B

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN201810463337.4

申请日：2018-05-15

申请人： 广东温氏食品集团股份有限公司 ,  华南农业大学

发明人： 蔡更元 ,  李娅兰 ,  梁云 ,  陈铭钦 ,  黎叶平

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T7/194 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00

摘要： 本发明提出了一种基于连续最小割的超声波图像分割方法，本发明针对猪肉眼肌超声波图像分割问题展开了研究，提出了基于模版预测和连续最小割的分割方法。该方法的主要创新在于图像前景模板和后景模版的预测使猪肉眼肌超声波图像分割全自动化。其中，前景模板预测分为四个步骤：一是,检测上边缘，统计上边缘点均值；二是，线性拟合下边缘，统计下边缘点的均值；三是，探测左边缘，估计左边缘的点；四是，预设右边缘的范围。通过这些步骤，可构建前景模板，从而配合预设的后景模板进行图像分割。因要对图像进行较准确细致的分割，本文引用Fast Patch‑based Continuous Min‑Cut(FP‑CMC)算法作为最小割算子以保证准确度。

公开(公告)号：CN108717699A

公开(公告)日：2018-10-30

申请号：CN201810463337.4

申请日：2018-05-15

申请人： 广东温氏食品集团股份有限公司 ,  华南农业大学

发明人： 蔡更元 ,  李娅兰 ,  梁云 ,  陈铭钦 ,  黎叶平

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T7/194 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00

摘要： 本发明提出了一种基于连续最小割的超声波图像分割方法，本发明针对猪肉眼肌超声波图像分割问题展开了研究，提出了基于模版预测和连续最小割的分割方法。该方法的主要创新在于图像前景模板和后景模版的预测使猪肉眼肌超声波图像分割全自动化。其中，前景模板预测分为四个步骤：一是,检测上边缘，统计上边缘点均值；二是，线性拟合下边缘，统计下边缘点的均值；三是，探测左边缘，估计左边缘的点；四是，预设右边缘的范围。通过这些步骤，可构建前景模板，从而配合预设的后景模板进行图像分割。因要对图像进行较准确细致的分割，本文引用Fast Patch-based Continuous Min-Cut(FP-CMC)算法作为最小割算子以保证准确度。