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          中國(guó)礦業(yè)大學(xué);徐州江恒能源科技有限公司劉江峰獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)礦業(yè)大學(xué);徐州江恒能源科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于像素鄰域信息的數(shù)字圖像閾值自確定方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115147446B 。

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202211005519.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/136;該發(fā)明授權(quán)一種基于像素鄰域信息的數(shù)字圖像閾值自確定方法是由劉江峰;林遠(yuǎn)健;馬士佳;王志鵬;張耀暉;黃炳香設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-08-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          一種基于像素鄰域信息的數(shù)字圖像閾值自確定方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于像素鄰域信息的數(shù)字圖像閾值自確定算法,包括以下步驟:1選取圖像的拉普拉斯模板,進(jìn)行卷積計(jì)算獲取L?P灰度值;2將步驟1獲取L?P灰度值進(jìn)行標(biāo)記且替換原始圖像灰度,并進(jìn)行灰度值累積統(tǒng)計(jì);3繪制替換后的灰度分布直方圖并與原始灰度圖像直方圖進(jìn)行對(duì)比;4標(biāo)記替換后L?P值灰度直方圖與原始圖像灰度直方圖產(chǎn)生的兩個(gè)交點(diǎn),通過(guò)計(jì)算獲取兩個(gè)交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度值區(qū)間,用此區(qū)間覆蓋原始所有可分割邊界像素灰度值,在此區(qū)間內(nèi)進(jìn)行分類(lèi)間方差最大值的計(jì)算;5取分類(lèi)間方差最大值處對(duì)應(yīng)灰度為最佳分割閾值,可以更加準(zhǔn)確有效地對(duì)巖土材料微觀(guān)圖像灰度圖像進(jìn)行有效的分割。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于像素鄰域信息的數(shù)字圖像閾值自確定方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于像素鄰域信息的數(shù)字圖像閾值自確定方法,其特征在于,包括以下步驟: (1)選取圖像的拉普拉斯模板,進(jìn)行卷積計(jì)算獲取L-P灰度值,即對(duì)原始圖像采用拉普拉斯算子突出檢測(cè)背景和目標(biāo)即孔隙間的邊界,通過(guò)模板進(jìn)行卷積計(jì)算像素點(diǎn)的L-P值; (2)將步驟(1)獲取L-P灰度值進(jìn)行標(biāo)記且替換原始圖像灰度,并進(jìn)行灰度值累積統(tǒng)計(jì); (3)繪制替換后的灰度分布直方圖并與原始灰度圖像直方圖進(jìn)行對(duì)比;在步驟(2)中L-P值對(duì)應(yīng)灰度直方圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,結(jié)合原始圖片直方圖數(shù)據(jù),進(jìn)行同坐標(biāo)灰度值對(duì)比; (4)標(biāo)記替換后L-P值灰度直方圖與原始圖像灰度直方圖產(chǎn)生的兩個(gè)交點(diǎn),通過(guò)計(jì)算獲取兩個(gè)交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度值區(qū)間,用此區(qū)間覆蓋原始所有可分割邊界像素灰度值,在此區(qū)間內(nèi)進(jìn)行分類(lèi)間方差最大值的計(jì)算; (5)取分類(lèi)間方差最大值處對(duì)應(yīng)灰度為最佳分割閾值。

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