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龙图腾网获悉郑州铁路职业技术学院申请的专利一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115601383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211197737.8，技术领域涉及：G06T7/149；该发明授权一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割方法是由孟新超;陈静远;梅茜;李小强;付双晨;陈中华;齐银波;李君兰设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割方法，该方法构建了结合图像全局和局部信息的活动轮廓模型，首先，将新定义的全局灰度拟合项和局部灰度拟合项线性组合，构造混合符号压力函数；其次，利用图像全局和局部信息重新定义气球力函数；最后，通过实验证明本发明构建的模型能够准确分割弱边界和多目标图像。本发明方法不仅能够准确分割弱边界和多目标图像，而且分割速度很快，且对噪声具有一定的鲁棒性。

本发明授权一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割方法在权利要求书中公布了：1.一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割方法，其特征在于具体过程为：首先利用图像的全局和局部区域信息，分别构造全局和局部灰度拟合项；其次将定义的全局拟合项与局部拟合项进行线性组合，构造一个混合符号压力函数；最后，重新定义气球力函数，以期达到自适应改变水平集演化速率的目的； 其具体步骤为： 首先基于图像全局区域统计信息，结合c1和c2给出图像的全局区域灰度均值加权组合函数Gspf，其中c1和c2可由公式7和8计算得到： Gspf＝I-c1HΦx-c21-HΦx16 其中I为待分割目标图像，HΦ为Heaviside函数； 其次利用图像的局部区域信息f1和f2，构造局部灰度拟合项Lspf： Lspf＝I-f1H-f21-H17 式中：f1和f2由公式14的m1和m2给出；Wkx是矩形窗口函数，使用截断高斯窗口标准差为窗口大小为4k+1*4k+1，k取值为小于的最大整数； 最后结合图像的全局区域灰度均值加权组合函数Gspf和局部灰度拟合项Lspf，构造函数spf： 其中，a是一个变量，取值范围为[0,1]，该函数spf将图像局部灰度信息与图像全局信息相结合，不仅加快了图像的分割速度，而且提高了算法的鲁棒性； 式中：spfIx表示为符号压力函数，I为待分割目标图像，α为气球力函数，指代水平集函数梯度模； 利用式18替换式12中的spf函数，得到结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型对应的水平集演化方程： 考虑到模型采用固定气球力来控制水平集函数的演化速率，对于不同图像需要设置不同的气球力参数，本文根据气球力函数的构造方法，利用图像全局和局部信息重新定义气球力函数，以期达到自适应改变水平集函数演化速率的目的，其定义如下： α＝I-c1+c2-f1+f2220。

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