南京邮电大学金正猛获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于卷积核逼近的图像选择性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：CN115496766B 。
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：202210741253.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于卷积核逼近的图像选择性分割方法是由金正猛;韦晟涛;左沐雨;方可雨;徐思敏;王丹丹设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积核逼近的图像选择性分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积核逼近的图像选择性分割算法，其思想主要包括：获取输入的初始图像；用热核卷积的特征函数表示其中待分割物体边界曲线的演化；结合RCI模型构造出一种基于热核卷积特征函数的能量泛函表达式，并将其凸化处理，推导出一个等价的极小化问题；接着设计一个迭代卷积阈值化方法对模型进行求解，并定量分析分割结果。本发明相比原有的模型或算法图像分割精度高，且能大大提高图像分割的速度。
本发明授权一种基于卷积核逼近的图像选择性分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积核逼近的图像选择性分割方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1，获取输入的初始图像； 步骤2，用热核卷积特征函数表示图像中待分割物体边界曲线的演化； 定义特征函数为： ； 用特征函数来近似边界积分： ； 或者 ； 其中： ； 其中，是正参数，表示两函数之间的卷积，是欧几里得空间的维数 步骤3，结合RCI模型构造出基于特征函数的能量泛函表达式，并将其凸化处理，推导出一个等价的极小化问题，应用迭代卷积阈值化方法对模型进行求解，得到图像分割结果，对图像分割结果进行检验； 基于特征函数的能量泛函表达式为： ； 其中，是目标分割区域，都是给定的正参数，表示特征函数，是函数和所对应的平均强度，表示两函数之间的卷积，是上述边界积分的被积函数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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