买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉温州大学申请的专利基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的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：CN117197172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310040379.8，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法是由赵汉理;邢婕;周鑫森;陈慧灵设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法，首先使用基于人工蜂群的收缩包围机制和精英莱维扩散策略来提高原始差分进化算法性能。基于人工蜂群的收缩包围机制可以让种群更大程度地探索可行域空间，而精英莱维扩散策略在最优解附近进行搜索，能够获得更好的解的质量。该发明能够自动选取分割模型的最优分割阈值，从而提升分割效果。

本发明授权基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于精英莱维扩散驱动差分收缩包围的图像分割方法，其特征在于，至少包括以下步骤： 步骤S1、使用灰度变换和非局部均值滤波器对原始图像进行处理，得到图像的二维直方图；然后根据二维直方图构建相应的Kapur熵并设置图像分割模型的阈值向量搜索范围； 步骤S2、在当前评估次数下，采用差分进化算法对阈值向量集进行全局搜索得到候选的阈值向量集； 步骤S3、基于步骤S2，采用基于人工蜂群的收缩包围策略对候选的阈值向量集做局部搜索得到优化后的阈值向量集；随后以Kapur熵为目标函数计算适应度值，并根据贪心策略得到第一阈值向量； 步骤S4、采用精英莱维扩散策略对第一优阈值向量进行局部搜索； 步骤S5、从步骤S4局部搜索得到的结果中选择最优阈值向量；并判断是否达到迭代次数阈值，若达到，则将得到的最优阈值向量作为优化后的图像分割模型阈值向量，否则跳转至步骤S2当前评估次数中的种群位置，并依次执行相关步骤，以进行最优阈值向量搜索； 在所述步骤S3中，采用基于人工蜂群的收缩包围策略对候选的阈值向量集做局部搜索包括： 其中，Xit+1表示优化后得到的新个体；Xrand表示从搜索范围内随机选择的一个个体；Xit和Xbt分别表示当前评估中的个体和当前评估种群中最优的个体；dim表示所优化问题的维度；rand1,dim表示由介于0和1之间的均匀分布的随机数组成的1×dim列向量；α的值从0线性增加至1；ρ表示用于调节当前个体搜索方向和搜索步伐的控制参数；fes表示当前的评估次数，Maxfes表示最大评估次数；r1和r2表示在[0,1]中选取的随机数；Temp表示与种群进行通信的个体，由当前个体的索引值i决定，若当前个体为种群中的第一个个体，那么Temp为最优个体；反之，Temp为当前个体的前一个个体； 在所述步骤S4中，通过精英莱维扩散策略对前EP个最优个体进行局部搜索： EP＝1+floor1-fesMaxfes*Np-1, 其中，Np表示种群大小；floor·表示将元素四舍五入到小于或等于该元素的最接近整数；γ为决定个体搜索方向的控制因素；表示从EP个个体中随机选择的一个个体；θ表示控制扩散范围的参数；step表示用于调节个体前进步伐的参数；rand表示一个在[0,1]中的随机数。

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温州大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器；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”。