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！

龙图腾网获悉广东海洋大学深圳研究院申请的专利基于改进显著性特征与SOM的航海雷达油膜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：CN121053155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511576995.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于改进显著性特征与SOM的航海雷达油膜分割方法及系统是由陈冰荟;徐进;许博;孙梦鑫;邓羽彤;严铭浩;屠高瑞设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进显著性特征与SOM的航海雷达油膜分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进显著性特征与SOM的航海雷达油膜分割方法及系统，涉及油膜图像分割技术领域。本发明的技术要点包括：对获取的航海雷达原始图像进行预处理；提取预处理后的图像的显著性特征，获取兴趣区图像；采用改进的自组织映射网络对兴趣区图像进行油膜分割，获取分割图像。其中，通过引入显著性特征，有效刻画了油膜在不同尺度下的纹理粗糙度与边界不规则性，提升了复杂海况下对油膜与海水背景的区分能力；同时结合改进的自组织映射网络，有效解决了传统聚类方法在处理高维、非线性油膜特征时易陷入局部最优、分类边界模糊的问题，进一步提升了油膜区域分割的精度与稳定性。本发明提升了复杂环境下油膜监测的智能化水平。

本发明授权基于改进显著性特征与SOM的航海雷达油膜分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进显著性特征与SOM的航海雷达油膜分割方法，其特征在于，包括： 对获取的航海雷达原始图像进行预处理； 提取预处理后的图像的显著性特征，获取兴趣区图像；包括： 对于预处理后的图像进行图像填充，并设定滑动窗口，计算每个滑动窗口内填充后图像的显著性特征，包括：对每个滑动窗口的中心位置i,j，通过高斯加权均值计算阈值；根据每个滑动窗口的阈值，统计滑动窗口内满足的前景像素数量，表示填充后图像在位置的像素值，x,y为每个像素相对于窗口中心i,j的坐标偏移量；计算滑动窗口的周长E；通过计算滑动窗口内前景像素数量的对数与滑动窗口的周长E的对数的比值得到每个滑动窗口内图像的显著性特征，并对其进行归一化； 使用动态阈值T对由多个滑动窗口的显著性特征组成的显著性图像F进行二值化处理：将显著性图像F中小于动态阈值T的像素值赋值为1，其他像素值赋值为0；对二值化图像进行后处理，得到兴趣区图像； 采用改进的自组织映射网络对兴趣区图像进行油膜分割，获取分割图像；所述改进的自组织映射网络中改进之处包括： 每个神经元q的权重向量的更新公式为： ； 其中，t表示自组织映射网络的当前训练迭代次数；表示学习率，；z表示从兴趣区图像中提取的像素特征向量；表示改进后的高斯邻域函数： ； 其中，第q个神经元在一维线性结构中的位置；为z的最佳匹配单元；表示曼哈顿距离；表示邻域半径。

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广东海洋大学深圳研究院，其通讯地址为：518120 广东省深圳市大鹏新区大鹏街道大鹏办事处深圳国际生物谷海洋生物产业园A栋23栋；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。