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龙图腾网恭喜安庆师范大学申请的专利一种图像纹理背景自动分割方法及装置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：CN114092486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111181173.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种图像纹理背景自动分割方法及装置是由刘冲;杨翠;黄师化设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像纹理背景自动分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像纹理背景自动分割方法及装置，通过对原始图像进行高斯滤波预处理，去除场景噪声，转换颜色空间，获得纹理图像；基于均值聚类算法对纹理图像进行预聚类，建立聚类中心的距离相关矩阵，确定自适应聚类数；根据绝对值梯度图像和灰度边缘梯度图像，构建拉普拉斯矩阵，计算其特征向量，构建特征向量矩阵；构建加权距离度量公式计算特征向量之间的相似度；根据特征向量矩阵、自适应聚类数、相似度再次进行均值聚类，获得原始图像对应的分割蒙版；根据灰度边缘梯度图像和分割蒙版，获得纹理背景区域，实现了对具有复杂和多尺度纹理背景的图像进行自动分割背景区域。

本发明授权一种图像纹理背景自动分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像纹理背景自动分割方法，其特征在于，包括：S1：获取待处理的原始图像；S2：对原始图像进行高斯滤波预处理，去除场景噪声获得去噪图像；S3：将去噪图像从RGB颜色空间转换到LAB色彩空间，获得纹理图像；S4：基于均值聚类算法对纹理图像进行预聚类，建立聚类中心的距离相关矩阵，确定自适应聚类数；S5：对原始图像和纹理图像进行处理获得绝对值梯度图像和灰度边缘梯度图像，基于绝对值梯度图像和灰度边缘梯度图像构建拉普拉斯矩阵，计算其特征向量，构建特征向量矩阵；S6：构建加权距离度量公式计算特征向量之间的相似度；S7：将特征向量矩阵作为数据输入，自适应聚类数作为类别数目，根据相似度再次进行均值聚类，获得原始图像对应的分割蒙版；S8：根据灰度边缘梯度图像和分割蒙版，与原始图像进行对比，获得纹理背景区域；所述步骤S5具体包括：S501：计算原始图像的绝对梯度，与纹理图像做加法运算，获得绝对值梯度图像；S502：计算原始图像灰度边缘梯度图像；S503：对原始图像做N个超像素运算，获得超像素蒙版；S504：按超像素蒙版取均值合并绝对值梯度图像和灰度边缘梯度图像，构建图像特征矩阵XN×4＝x1,x2,...,xNT，其中N表示原始图像超像素的个数；S505：以图像特征矩阵行信息为单个样本点，构建度矩阵D和邻接矩阵W，其中：D＝diagdi,i＝1,2,...,N，其中xj为k近邻方法以xi中心搜索的近邻点，pxi,xj为xi和xj最短路径，σ为XN×4的均方误差；S506：计算拉普拉斯矩阵L＝D-W，计算拉普拉斯矩阵所有特征向量ξii＝1,2,...,N，构建特征向量矩阵FN＝ξ1,ξ2,...,ξN。

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