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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种用于复杂背景图像的目标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：CN121304693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511838831.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种用于复杂背景图像的目标分割方法是由汤旸;倪锦根;董斌;朱子聪设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂背景图像的目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种用于复杂背景图像的目标分割方法，通过基于并行化与下采样策略改进的模糊C均值聚类，对待分割填充图像的前景与背景特征进行预拟合，并重建出预拟合去噪图像；引入JS散度与欧氏距离对预拟合计算得到的前景、背景及去噪图像三个分量进行联合乘性度量分析，得到差异性能量；基于待分割填充图像、预拟合分量与差异性能量，构造包含全局保真拟合项和局部拟合项的数据驱动项，对初始水平集函数进行迭代更新，得到最终轮廓线，对待分割图像实施分割，获得图像分割结果。本发明通过基于并行化与下采样策略改进的模糊C均值聚类与引入JS散度的差异性能量，提高了复杂背景图像下目标分割的精确度和鲁棒性。

本发明授权一种用于复杂背景图像的目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂背景图像的目标分割方法，其特征在于，包括： 对待分割图像进行边界填充，获取待分割填充图像；平滑待分割填充图像，获取待分割平滑图像；利用预设采样窗口分别在待分割填充图像、待分割平滑图像上均进行滑动采样与向量化后，再经过下采样获取第一下采样矩阵与第二下采样矩阵； 对第一下采样矩阵与第二下采样矩阵中所有对应列的向量对进行并行化聚类，获取每一对向量对应的预设采样窗口的中心点对背景类别与前景类别的隶属度，以及预设采样窗口中像素值的背景类别聚类中心与前景类别聚类中心，组成待分割填充图像的背景隶属度向量与前景隶属度向量，以及背景聚类中心向量与前景聚类中心向量； 基于背景隶属度向量、背景聚类中心向量、前景隶属度向量与前景聚类中心向量，构建待分割填充图像的预拟合去噪向量； 对背景聚类中心向量、前景聚类中心向量与预拟合去噪向量进行重排与尺寸恢复，获取待分割填充图像的背景预拟合特征图、前景预拟合特征图与预拟合去噪图像，结合待分割填充图像，构建全局保真拟合项； 利用JS散度与欧氏距离，将背景预拟合特征图、前景预拟合特征图，分别与预拟合去噪图像进行联合乘性度量分析，获取背景差异性能量与前景差异性能量，构建局部拟合项； 基于局部拟合项和全局保真拟合项，构造数据驱动项，对待分割填充图像的初始水平集函数进行迭代更新，直至更新后的水平集函数收敛，得到目标水平集函数，生成目标轮廓线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州大学，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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