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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利基于有向势能场的工件图像运动畸变校正与精确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：CN119648591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411723607.2，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于有向势能场的工件图像运动畸变校正与精确分割方法是由胡梦雅;何词;邓耀骥;关栋;江庆丰;丁婷玉设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有向势能场的工件图像运动畸变校正与精确分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于有向势能场的工件图像运动畸变校正与精确分割方法，包括：1获取待分割的目标原始图像；2分析畸变图像的周期性变化，建立波动模型；3图像自适应预处理，去除图像背景和降低干扰；4基于有向势能场集成聚类的几何轮廓顶点自适应初始化；5聚类，找到顶点；6计算旋转角度，创建旋转矩阵，旋转归正；7设置边界动态裁剪。本发明实现了对线阵相机获得图像的实时运动畸变校正、自适应归正与动态分割，以解决金属板在图像处理中的运动畸变、自适应归正和动态裁剪问题。

本发明授权基于有向势能场的工件图像运动畸变校正与精确分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有向势能场的工件图像运动畸变校正与精确分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1获取待分割的目标原始图像：通过线阵工业相机配合重载传送装置，捕获目标物体的图像，为后续的畸变校正和图像分割提供待处理的原始图像； 步骤2分析畸变图像的周期性变化，建立波动模型：通过读取并转换图像到频域，分析频谱图以检测失真的频率，根据检测到的频率和幅度生成波动模型，通过波动模型处理得到校正后的图像； 步骤3图像自适应预处理：通过基于最小融合空间相关性的自适应二值化方法对校正后的图像进行预处理，去除图像背景和降低干扰，其中，融合空间相关性采用chi,j表征所有二维空间点i,j的包络面积，用前景像素的平均二阶中心矩与chi,j的商定义当前图像前景的融合空间相关性指标fco： 其中，ck表示当前前景的几何中心，nk表示前景像素的个数，表示二值化图像Ibin中坐标为i,j的像素灰度值； 步骤4基于有向势能场集成聚类的几何轮廓顶点自适应初始化：通过边缘检测和基于有向势能场的集成聚类获取工件几何图形的顶点；其中，通过在预处理图像上添加均匀分布的粒子集构造有向势能场，对边缘点的斥力大小、方向、势能值进行集成聚类，自适应地获取包含图像外轮廓顶点的初始点集； 步骤5聚类，找到顶点：通过计算各类中每个角点与几何中心的距离以确定顶点坐标； 步骤6计算旋转角度，创建旋转矩阵，旋转归正：通过从顶点中选取两个相邻的顶点连成直线，用反正切函数计算该直线生成旋转矩阵； 步骤7设置边界动态裁剪：通过重新计算旋转后图像的顶点坐标，确定裁剪区域，动态裁剪图像。

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