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龍圖騰網恭喜曲阜師范大學申請的專利一種基于分類框架的圖像二值化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114066850B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111359981.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于分類框架的圖像二值化方法是由馬飛;程榮花;孟靜;王升波;趙景秀;張元科;李穎;張雪婷設計研發完成，并于2021-11-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于分類框架的圖像二值化方法在說明書摘要公布了：本發明屬于計算機圖像處理技術領域，公開了一種基于分類框架的光學相干層析掃描眼睛圖像二值化方法及系統，首先對少量光學相干層析掃描眼睛樣本圖像進行指定單純小區域劃分并標注感興趣區域和背景兩類，然后利用Gabor模板提取每一個目標區域的特征并拼接為一個特征向量，對提取的特征進行降維并學習特征向量映射子空間；引入支持向量機學習分類器模型；對分類結果圖像采用算法處理；最后得到二值化圖像。本發明的優點在于解決了小樣本二值化問題以及提出了基于指定N?鄰域目標區域分類框架的光學相干層析掃描眼睛圖像二值化方法，可以充分利用小樣本訓練支持向量機分類模型，并能夠學習得到圖像樣本的自適應的二值化閾值。

本發明授權一種基于分類框架的圖像二值化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于分類框架的圖像二值化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：選取指定單純小區域子圖，所述單純小區域子圖為只包含器官區域的子圖或只包含背景區域的子圖，然后指定該子圖的標簽，在訓練樣本中，對每一幅OCT眼睛樣本圖像手工選取器官小區域和背景小區域，將僅包含器官區域的子圖即前景和僅包含背景區域的子圖分別存放在兩個對應的文件夾ROI和BackGround中；步驟二：倍減區域拼接特征提取，采用N-鄰域目標區域和雙重區域提取特征的方法，分別從兩個文件夾中每個子圖像采用兩個階段的方式提取Gabor特征，第一階段采用N-鄰域目標區域對子圖像進行劃分并提取Gabor特征，第二階段對N-鄰域目標區域間隔選取像素點減小一半的尺寸，如果減半后為小數則向上取為整數，并提取特征，最后將兩次提取的Gabor特征拼接為一個高維特征向量；步驟三：特征降維并學習映射子空間，利用主成分分析PCA技術對提取的Gabor特征進行降維，并得到特征映射子空間S；步驟四：訓練支持向量機，獲得給定一個訓練集的最佳分離超平面，并對背景和前景進行分類；步驟五：N-鄰域目標區域分類，根據N-鄰域目標區域的判斷結果對待測樣本圖像區域賦值；步驟六：2-方向定長填充和形態學腐蝕算法處理，在得到初步的二值化圖像后，存在ROI區域內部孔洞和不連續問題，采用2-方向定長填充和形態學腐蝕對二值化后的圖像進一步處理；采用倍減區域拼接特征提取的方式，分別提取N-鄰域目標區域特征，N-鄰域目標區域表示選取的區域像素位置相鄰，并且僅包含前景區域或背景區域的像素，N的取值由手工設置；對應的Gabor提取公式如下： 其中，表示Gabor模板的標準差，θ表示Gabor濾波的方向，μ表示采樣頻率；將提取的僅包含器官的拼接特征標記為1，將提取的僅包含背景的拼接特征標記為-1；所述步驟三中特征映射子空間計算公式如下： 其中，S表示訓練集中的投影子空間，F（X）是計算主成分分析PCA的函數；所述步驟四具體步驟如下：給定一個訓練集，是第i個N-鄰域目標區域的特征，是第i個N-鄰域目標區域的標簽，其關系表示如下： 其中是決定了超平面方向的法向量，b是表示超平面與坐標原點之間距離的位移值；利用訓練集找到樣本和超平面之間最小的樣本，并將支持向量樣本與超平面之間的距離最大化，得到參數W和b；轉化為對偶問題，與（W，b）相關的目標寫成如下： 利用公式（5）將從訓練集中獲得最佳分離超平面，通過公式（6）對背景和前景進行分類， 如果，則表示該N-鄰域目標區域被分類為ROI；否則，當前N-鄰域目標區域將被分類為背景；所述步驟五中N-鄰域目標區域分類和賦值具體步驟如下：1）先對待測樣本圖像按照訓練樣本中N-鄰域目標區域大小進行劃分各區域；2）利用公式3學習到的特征映射子空間和公式5分類模型對待測樣本各N-鄰域目標區域進行分類，3）按照公式6對結果進行重新賦值，當前N-鄰域目標區域的判斷結果為1時，則賦值為255，否則，當前N-鄰域目標區域的判斷結果為-1時，則賦值為0。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人曲阜師范大學，其通訊地址為：273165 山東省濟寧市曲阜市靜軒西路57號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。