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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于K-medoids聚类的主动轮廓模型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：CN116596951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310464822.4，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于K-medoids聚类的主动轮廓模型图像分割方法是由王桂娜;葛鹏强;陈逸阳;翁桂荣设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-medoids聚类的主动轮廓模型图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于K‑medoids聚类的主动轮廓模型图像分割方法，包括：利用K‑medoids聚类算法对待分割图像进行二值化处理得到拟合结果，获取前景图像与背景图像；基于二值化拟合结果构建预分段拟合函数；利用满足Lipschitz条件的零水平集替代所述预分段拟合函数的轮廓曲线，得到KM预分段拟合函数；利用梯度下降法，最小化所述KM预分段拟合函数的能量泛函，得到梯度流方程；利用自适应正则化函数正则化所述梯度流方程的数据驱动项；利用rulesig函数正则化所述零水平集函数，利用核函数对正则化后的零水平集函数进行平滑和缩短曲线，输出水平集函数，作为待分割图像的分割结果。

本发明授权一种基于K-medoids聚类的主动轮廓模型图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K-medoids聚类的主动轮廓模型图像分割方法，其特征在于，包括： 利用K-medoids聚类算法对待分割图像进行二值化处理得到拟合结果，获取前景图像与背景图像，包括：随机选择待分割图像中的k个像素点作为初始的代表像素点；将剩余像素点分配值离其本身最近的代表像素点所在的簇中；随机选择一个非代表像素点，计算用非代表像素点代替代表像素点所产生的代价函数；若代价函数，则用代替，形成新的k个代表像素点的集合；反之，保留原来的k个代表对象的集合；重复分配剩余像素点，直至聚类结果不再提高，得到两个簇，分别代表前景图像所有像素点的集合Cl与背景图像所有像素点的集合Cs；其中，所述代价函数表示为： ，其中，k=2，是新的k个代表像素点的集合里面的非代表对象，是原来的k个代表对象的集合里面的非代表对象，是代表对象，是替换前的聚类结果，是替换后的聚类结果； 基于二值化拟合结果构建预分段拟合函数，表示为： ，其中，表示待分割图像在x点处的强度；表示预分段拟合函数的轮廓曲线；表示背景点集，表示前景点集；下标表示轮廓曲线外部区域，下标表示轮廓曲线内部区域； 利用满足Lipschitz条件的零水平集替代所述预分段拟合函数的轮廓曲线，得到KM预分段拟合函数，表示为： ，其中，表示满足Lipschitz条件的零水平集；；ε为常数，取值为1；表示待分割图像的图像域； 利用梯度下降法，最小化所述KM预分段拟合函数的能量泛函，得到梯度流方程； 利用自适应正则化函数正则化所述梯度流方程的数据驱动项； 利用rulesig函数正则化零水平集函数，利用核函数对正则化后的零水平集函数进行平滑和缩短曲线，输出水平集函数，作为待分割图像的分割结果。

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