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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种多级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：CN121010619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511536137.3，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种多级图像分割方法是由朱淑娟;韦燕娜;徐雨甜;潘正祥;刘敏;吴祖杨设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多级图像分割方法，属于图像分割技术领域，包括：获取原始图像的像素直方图，并基于像素直方图构建最小交叉熵阈值优化目标函数；利用动物迁徙优化算法的两阶段演化机制对最小交叉熵阈值优化目标函数进行迭代优化，求解最优阈值向量；第一阶段在种群迭代更新中引入动态高斯扰动；第二阶段对适应度低于适应度标准的个体施加莱维飞行扰动；利用田口正交实验对最优阈值向量进行局部微调，使图像质量评估指标达到最优，得到最终的最优阈值向量；将最终的最优阈值作为多级分割参数，对原始图像进行多级图像分割，得到多级图像分割结果。该方法能够提高复杂图像多阈值分割的速度、精度和稳定性。

本发明授权一种多级图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多级图像分割方法，其特征在于，包括： 获取原始图像的像素直方图，并基于像素直方图构建最小交叉熵阈值优化目标函数； 初始化动物迁徙优化算法的种群，种群中每个个体代表一个在像素灰度范围内随机分布的候选阈值向量； 利用动物迁徙优化算法的两阶段演化机制对最小交叉熵阈值优化目标函数进行迭代优化，求解最优阈值向量；第一阶段采用基本动物迁徙优化算法更新规则，在种群迭代更新中引入动态高斯扰动，且扰动强度随迭代次数增加而递减，增强个体在搜索空间中的跳跃性和多样性，使算法在全局搜索与局部开发之间动态平衡；第二阶段对适应度低于适应度标准的个体施加莱维飞行扰动，且扰动强度随迭代次数的增加而递减，增强算法跳出局部最优的能力； 利用田口正交实验对最优阈值向量进行局部微调，使图像质量评估指标达到最优，得到最终的最优阈值向量； 将最终的最优阈值向量作为多级分割参数，对原始图像进行多级图像分割，得到多级图像分割结果； 获取原始图像的像素直方图包括： 将原始图像转换为灰度图，计算灰度图的像素直方图； 基于灰度图的像素直方图构建的最小交叉熵阈值优化目标函数为： ； 其中，表示目标函数，表示多阈值集合，，、、…、、…、分别表示第1、2、…、、…、个灰度区间的阈值，表示基于像素直方图计算得到的第个灰度区间的像素概率； 利用田口正交实验对最优阈值向量进行局部微调的公式为： ； 其中，表示最终的最优阈值向量，表示当前迭代轮次的最优阈值向量，表示根据当前迭代轮次的全体个体适应度均值计算得到的阈值向量，表示田口正交实验生成的扰动项； 图像质量评估指标包括峰值信噪比和结构相似性指数。

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