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申请/专利权人：南京先维信息技术有限公司

摘要：本发明提供一种基于动态阈值的三维图像分割方法、装置及电子设备，涉及图像处理领域；包括：获取已知实体的三维图像，构建训练数据集；根据训练数据集，训练基础目标分割网络模型；根据训练数据集的标准数据，采用基础目标分割网络模型获得标准分割预测概率图并进行子区域划分，确定各子区域在各预设阈值下的目标预测分割结果；根据标准数据的真实分割结果确定各子区域的阈值编码，生成阈值编码标准；根据训练数据、分割预测概率图和阈值编码标准，训练动态阈值预测模型；对待分割的三维图像，采用基础目标分割网络模型和动态阈值预测模型进行推理分割。本发明通过对图像的不同区域生成更适合当前区域的阈值，实现图像中目标的精准分割。

主权项：1.一种基于动态阈值的三维图像分割方法，其特征在于，包括：获取若干已知实体的三维图像，确定训练数据和标准数据，构建训练数据集；根据所述训练数据集，训练基础目标分割网络模型；其中，所述基础目标分割网络模型为卷积神经网络模型，用于对输入的训练数据进行逐像素的分割预测概率判定，获得所述三维图像逐像素的分割预测概率图；根据所述训练数据集的标准数据，基于所述基础目标分割网络模型获得标准分割预测概率图并进行子区域划分；确定各所述子区域在各预设阈值下的目标预测分割结果，并根据所述目标预测分割结果和所述标准数据的真实分割结果确定各所述子区域的阈值编码，生成以子区域为单位的阈值编码标准；根据所述训练数据、任一所述训练数据根据所述基础目标分割网络模型输出的分割预测概率图和对应的所述阈值编码标准，训练动态阈值预测模型；其中，所述动态阈值预测模型的网络结构由三层编码器和四层解码器组成；获取待分割的三维图像，采用所述基础目标分割网络模型和所述动态阈值预测模型进行推理分割；其中，所述生成以子区域为单位的阈值编码标准的过程为：对所述标准分割预测概率图的各所述子区域，基于设定的多个阈值分别计算预设阈值下的所述子区域中各像素的预测概率值，获得所述子区域在各预设阈值下的目标预测分割结果；对任一所述子区域，根据其在各预设阈值下的目标预测分割结果与所述标准数据的真实分割结果计算所述子区域在各预设阈值下的IoU值；比较所述子区域在各预设阈值下的IoU值，确定最大IoU值对应的所述预设阈值对应的阈值编码为所述子区域的阈值编码；根据各所述子区域的阈值编码，生成以子区域为单位的阈值编码标准。

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