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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于混合偏移场校正的新型图像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：CN115512114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211345531.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于混合偏移场校正的新型图像分割方法是由庞志峰;管珍艳;葛红;李悦设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合偏移场校正的新型图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于混合偏移场校正的新型图像分割方法，步骤如下：根据输入图像构建混合偏移场图像分解模型，得到图像的乘性偏移场和加性偏移场，将图像分解理论耦合到分段光滑的图像分割模型中；添加乘性偏移场和加性偏移场的正则项以及乘性偏移场的约束项，构建新型的图像分割模型，并采用拉格朗日乘子方法将图像分割模型转化为无约束优化问题；利用交替极小化算法循环迭代求解无约束优化问题的每个子问题，获得最终的分割结果。本发明通过考虑图像的乘性偏移场和加性偏移场，不仅能够有效的去除图像中存在的偏移场，而且能够准确的分割强度不均匀的自然图像和医学图像，对不同的图像分割任务具有鲁棒性。

本发明授权基于混合偏移场校正的新型图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合偏移场校正的新型图像分割方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：构建混合偏移场图像分解模型，根据输入图像得到图像的乘性偏移场b1和加性偏移场b2，将图像分解理论耦合到分段光滑的图像分割模型中； 乘性偏移场b1和加性偏移场b2的混合偏移场图像分解模型为I＝b1J+b2+n，式中，I表示输入图像、b1和b2分别表示乘性偏移场和加性偏移场，n为零均值的高斯噪声，J表示需要分割的分段常数图像； 所述将图像分解理论耦合到分段光滑的图像分割模型中的方法为： 分段常数图像J由两部分构成： 其中，Ω1表示感兴趣区域ROI，Ω2表示ROI的外部区域；c1表示ROI内部区域的像素平均值，c2表示ROI的外部区域的像素平均值； 步骤二：添加乘性偏移场b1和加性偏移场b2的正则项以及乘性偏移场b1的约束项，使得乘性偏移场b1总是围绕一个定值上下波动，构建新型的图像分割模型，并采用拉格朗日乘子方法将图像分割模型转化为无约束优化问题； 基于有界变差空间的定义，新型的图像分割模型为： 式中，Ω表示整个观测图像域，x表示像素点，ε＞0为任意小的偏置参数，λ为数据拟合项的参数；α,β分别为混合偏移场光滑项的参数；表示混合偏移场的梯度；D为弱导符号，u为指示函数； 步骤三：利用交替极小化算法循环迭代求解无约束优化问题的每个子问题，获得最终的分割结果。

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