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龙图腾网恭喜国能大渡河大数据服务有限公司申请的专利基于方向加权模型的图像分割方法及系统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：CN119418060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510021375.4，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权基于方向加权模型的图像分割方法及系统是由张晓东;刘金全;王甫志;王立志设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于方向加权模型的图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于方向加权模型的图像分割方法及系统，涉及图像处理领域，其中，该方法包括：基于Chan‑Vese模型，结合基于Moreau包络函数和最小最大凹惩罚函数构建的L2范数的缩放最小最大凹惩罚函数，建立方向加权模型；获取待分割图像；将待分割图像输入至方向加权模型，基于交替方向乘子法对方向加权模型进行求解，得到待分割图像对应的分割图像，具有提高图像分割的效率及准确度的优点。

本发明授权基于方向加权模型的图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于方向加权模型的图像分割方法，其特征在于，包括：基于Chan-Vese模型，结合基于Moreau包络函数和最小最大凹惩罚函数构建的L2范数的缩放最小最大凹惩罚函数，建立方向加权模型；获取待分割图像；将所述待分割图像输入至所述方向加权模型，基于交替方向乘子法对所述方向加权模型进行求解，得到所述待分割图像对应的分割图像；其中，基于Chan-Vese模型，结合基于Moreau包络函数和最小最大凹惩罚函数构建的L2范数的缩放最小最大凹惩罚函数，建立方向加权模型，包括：基于Moreau包络函数和最小最大凹惩罚函数，构建L2范数的缩放最小最大凹惩罚函数；基于Chan-Vese模型及L2范数的缩放最小最大凹惩罚函数，建立基于非凸全变分的CV模型；建立权重函数；在基于非凸全变分的CV模型的基础上，基于权重函数在梯度算子中添加不同的权重，建立中间模型；在中间模型的基础上，通过向梯度算子添加方向信息，即旋转矩阵Rθ和缩放矩阵Λa，建立方向加权模型；所述方向加权模型的能量函数为： 其中，FΓ,C1,C2为所述方向加权模型的能量函数，Γ为分离区域Ω1和区域Ω2的闭合轮廓，区域Ω1和区域Ω2分别是Γ的外部子区域和内部子区域，Ω＝Ω1∪Ω2,C1及C2均为常数，C1为区域Ω1的平均强度，C2为区域Ω2的平均强度，φ为水平集函数，η1、η2及γ为权重系数，I为输入的待分割图像，H为Heaviside函数，δ为Dirac函数，T为权重函数，为旋转矩阵，θ为待分割图像的主方向，为缩放矩阵，a为可调整的参数，b为平滑参数，w及z为辅助变量，w1为w的第一个分量，w2为w的第二个分量，z1为z的第一个分量，z2为z的第二个分量，为φ的梯度向量，为函数取最大值时v的值，为函数取最小值时φ,C1,C2的值，Ω为待分割图像的定义域，x为待分割图像的像素的坐标；权重函数为： 其中，Tx,y为权重函数，x,y为像素点坐标，t1x,y为权重函数，t2x,y为权重函数，k为参数，k大于0，表示方差为的高斯卷积函数，为待分割图像在x,y处沿x轴方向的梯度，为待分割图像在x,y处沿y轴方向的梯度。

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