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公开(公告)号：CN108022242A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711063219.6
申请日：2017-11-02
申请人： 通用电气公司
CPC分类号： G06T7/143 , G06N3/04 , G06N3/0454 , G06N3/0472 , G06N3/08 , G06N7/005 , G06T5/002 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/162 , G06T7/194 , G06T2207/10072 , G06T2207/10081 , G06T2207/10136 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/20161 , G06T2207/30064 , G06T2207/30096 , G06T2207/30101 , G06T2207/30061
摘要： 本文中描述的实施例提供使用图切割，在基于模型的能量最小化分割中结合学习的肺结节特征的混合技术。使用卷积神经网络，从培训样本中提取特征，并且经由深度学习的能量增广分割成本函数。系统和方法改进了分割性能和更鲁棒的初始化。
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公开(公告)号：CN107708550A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201680032321.7
申请日：2016-05-31
申请人： 阿尔伯塔大学
发明人： 雅各布·莱斯特·贾雷克 , 阿比拉许·里德拉那 , 迈尔斯·梅比 , 理查德·汤普森 , 皮耶·布兰格 , 库玛拉德万·普尼达库玛
CPC分类号： A61B8/5223 , A61B5/055 , A61B6/032 , A61B8/0875 , A61B8/466 , A61B8/483 , G06T7/0012 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T17/20 , G06T2207/10012 , G06T2207/10081 , G06T2207/10088 , G06T2207/10136 , G06T2207/20101 , G06T2207/30008
摘要： 一种解剖结构是从解剖扫描中生成的图像中分割出来的。用户输入设备被配置为手动识别多个图像上的两个或更多个种子点。图像处理器被配置为利用图像搜索来识别通过多个图像上的种子点的最佳路径。不同图像上的对应种子点之间的最佳路径定义了边界轮廓，解剖结构包括两个或更多的边界轮廓。图像处理器进一步被配置为使用基数样条在三维体积上内插边界轮廓。
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公开(公告)号：CN107430771A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201680016782.5
申请日：2016-03-18
申请人： 文塔纳医疗系统公司
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/187 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/168 , G06T2207/10056 , G06T2207/20072 , G06T2207/20092 , G06T2207/20156 , G06T2207/30024 , G06T7/0008
摘要： 公开了一种图像分段方法，其允许用户选择例如组织类型和/或背景之类的图像分量类型，并使本发明的方法根据用户的利用超像素图像特征数据和空间关系的输入来对图像进行分段。
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公开(公告)号：CN107194965A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710281208.9
申请日：2017-03-14
申请人： 汤姆逊许可公司
CPC分类号： G06T7/557 , G06T5/50 , G06T7/11 , G06T7/162 , G06T2207/10052 , G02B3/0006 , H04N5/2254
摘要： 适用于处理表示场景的光场数据的方法和设备，所述光场数据包括多个元素，4维坐标与每个元素相关联。执行以下操作：将光线与每个元素关联，从与每个元素相关联的4维坐标获得该光线；确定每个元素的深度信息；根据深度信息确定每个光线在场景中的原点；将在场景中具有相同原点的光线分组以形成多个组；根据多个组处理光场数据。
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公开(公告)号：CN106327469A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201510368762.1
申请日：2015-06-29
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/4604 , G06K9/3233 , G06K9/48 , G06K2209/21 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/168 , G06T2207/10016 , G06T2207/20132
摘要： 本发明提供一种语义标签引导的视频对象分割方法，包括：根据对象所属的语义类别标签，依次利用对象包围盒检测器和对象轮廓检测器对输入视频的每一帧进行检测，得到该输入视频每一帧的候选对象包围盒集合和候选对象轮廓集合；建立包含候选对象包围盒集合与候选对象轮廓集合的联合分配模型，求出该输入视频中所述对象对应的初始分割序列，并对该初始分割序列进行处理，估算出所述对象的形状概率分布；结合该形状概率分布，依次利用图割算法对每一个包含所述对象的序列进行优化处理，得到所述对象对应的最优分割序列。本发明的技术方案，解决了现有视频对象分割方法不精确以及无法适用于单个输入视频的语义类别对象分割的问题。
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公开(公告)号：CN105825499A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610133165.5
申请日：2016-03-09
申请人： 京东方科技集团股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/564 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/162 , G06T7/60 , G06T2207/10028 , G06T2207/20072
摘要： 本发明公开了一种基准平面的确定方法和确定系统，所述基准平面的确定方法包括：获取深度图像，对所述深度图像进行边缘提取以形成边缘图像，所述边缘图像包括多个平面图形，对所述边缘图像之中的平面图形进行筛选以确定基准平面。本发明提供的技术方案可以确定现实景象之中的基准平面，从而以上述基准平面为基准建立虚拟坐标系，最终实现将虚拟物体与现实场景相互融合的目的。因此，本发明提供的技术方案将虚拟物体与现实场景相互融合，为用户带来实时匹配的体验感，具有可穿戴的便携性和自由性。
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公开(公告)号：CN105556568A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201380078576.3
申请日：2013-07-31
申请人： 微软技术许可有限责任公司
IPC分类号： G06T11/00
CPC分类号： G06T7/162 , G06K9/3233 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T2207/20164
摘要： 本文公开的是用于使用背景先验计算图像的测地线显著性的技术和系统。输入图像可以被分割成多个小片，并且可以生成与所述图像相关联的图，所述图包括结点和边。所述图的结点包括对应于所述图像的多个小片的结点加上添加到所述图的附加的虚拟背景结点。所述图还包括将结点连接到彼此的边，包括相邻小片之间的内部边以及所述图像的边界处的那些小片和所述虚拟背景结点之间的边界边。使用这种图，所述图像的每个小片的称为“测地线”显著性的显著性值被确定为从相应小片到所述虚拟背景结点的最短路径的长度。
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公开(公告)号：CN104835174A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510269932.0
申请日：2015-05-25
申请人： 厦门大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/162 , G06T7/174 , G06T2207/20072
摘要： 基于超图模式搜索的鲁棒模型拟合方法，涉及计算机视觉技术。准备数据集；建立超图模型G＝(V,E)，一个模型假设对应于超图中的一个顶点v，数据点则对应一条超边e：让每个顶点连接相应模型假设的内点，即超边；采用无参核密度估计方法评估每个顶点v的权重分数w(v)，自此，模型拟合问题便转化为在超图中模式搜索问题；提出通过在超图中搜索权重波峰进行模式搜索；通过搜索到的模式和超图模型，确定每个结构的内点和参数；根据每个结构的参数和内点，对图像进行分割，完成模型拟合。能够缓解对数据分布的敏感性，建立的超图不需要任何的转化，可以直接被应用于模式搜索。
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公开(公告)号：CN104813364A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201380056110.3
申请日：2013-08-28
申请人： 分子装置有限公司
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/00134 , G06K9/0014 , G06K9/00147 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/162 , G06T7/181 , G06T2207/10056 , G06T2207/30024
摘要： 一种对包含纤维的生物样本进行纤维分析和重构的计算机实施的方法和系统，其用于执行高效的和准确的纤维形态分析。对象的图像包含纤维和/或分支结构，该图像是通过照相机和/或其它成像装置获取的。各模块可操作性地通过自适应阈值法获得初始跟踪种子，用于通过局部主成分分析(PCA)计算识别跟踪种子候选，并将种子分类为低分和高分。使用PCA拟合计算，对每个单个的目标纤维片段进行重复跟踪，通过执行交叉匹配计算将多个单独的纤维片段组合在一起。
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公开(公告)号：CN102687007B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201080051821.8
申请日：2010-09-17
IPC分类号： G01N33/483
CPC分类号： G06K9/6224 , G06K9/0014 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T2207/10056 , G06T2207/20016 , G06T2207/30024 , G06T2207/30072
摘要： 一种用于获得染色区域分割图像的方法和设备可以包括：量化样本原始图像中生物标志物染色的存在范围，其可以包括基于用户指定的域知识选择数据的域样片；通过对原始图像之内的数据执行频率加权均值平移来对所述原始图像之内的数据进行聚类，以收敛形成分层的多层，每层具有不同的数据分辨率以形成分层数据锥体；分割所述多个均值平移数据图像以确定所述分层数据锥体之内的每个均值平移数据图像中未排除在所述样片之外的数据；在空间上将未排除在所述样片之外的数据映射回所述原始图像以生成最终图像；以及在存储介质上存储所述最终图像以进行进一步分析。
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