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公开(公告)号:CN111476766B
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202010244382.8
申请日:2020-03-31
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于深度学习的肺结节CT图像检测系统,本发明涉及肺结节CT图像检测系统。本发明的目的是为了解决现有技术中基于卷积神经网络进行肺结节分类中存在的训练数据不足,导致网络容易过拟合且网络训练速度较慢的问题。系统包括:图像采集主模块、inception‑res‑v2主模块、inception‑res‑v2改进主模块、训练主模块和测试主模块;所述inception‑res‑v2主模块用于搭建肺部疾病诊断inception‑res‑v2网络模型;所述inception‑res‑v2改进主模块用于对搭建的肺部疾病诊断inception‑res‑v2网络模型进行改进;本发明用于CT图像检测领域。
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公开(公告)号:CN109978846B
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN201910204748.6
申请日:2019-03-18
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于体局部方向三值模式的肺结节纹理特征提取系统及方法。本发明涉及从肺部CT图像识别出肺结节方法。现有肺结节文理特征提取方法存在图像的部分纹理信息损失,而导致的肺结节识别率的问题。一种基于体局部方向三值模式的肺结节纹理特征提取系统及方法,基于VLBP模式对肺结节的相邻切片进行局部模式提取;对提取的局部模式利用正态分布函数进行局部自适应阈值的计算;将局部三值模式以中心像素为中心进行各方向的三值概率统计;将统计得到的各方向的三值概率作为特征向量和KNN分类算法来识别肺结节,并进行肺结节纹理特征识别结果的评价,得出识别结果是否正确。本发明方法提高了肺结节识别的准确率。
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公开(公告)号:CN102868891B
公开(公告)日:2015-02-18
申请号:CN201210345198.8
申请日:2012-09-18
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 基于支持向量回归多视角视频色差校正方法,属于图像处理领域,本发明为解决现有的多视角视频编码系统采用的算法不能很好的校正不同视角之间的颜色差异,编码效率很低的问题。本发明方法取参考视角第一帧图像为参考图像,待校正视角第一帧图像为待校正图像,每个待校正图像都以参考图像为标准校正自身色差,每个待校正视角的视频色差校正过程均采用基于支持向量回归多视角视频色差校正方法,在不同视角之间进行全局运动估计建立匹配关系,匹配区域划分固定大小的匹配宏块对,利用一定的判别方法选择合适的匹配宏块对,建立训练样本集合,变换色彩空间变换色彩表示方式,分量颜色分量分别训练各自的支持向量回归模型,以此来校正视角之间颜色差异。
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公开(公告)号:CN103544501A
公开(公告)日:2014-01-29
申请号:CN201310516017.8
申请日:2013-10-28
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 基于傅里叶变换的室内室外场景分类方法,涉及一种分类室内室外场景图象的方法。该方法是要解决现有室内室外场景分类方法由于没考虑频率域特征,致使分类准确率较低的问题。基于傅里叶变换的室内室外场景分类方法按以下步骤进行:一、场景图像的分割;二、求边缘直方图EOH;三、求色彩直方图COH;四、计算图像的特征矢量;五、图像的傅里叶变换;六、图像的再次分割;七、室内室外场景分类。本发明使分类正确率从91%提高到92%。可应用于室内室外图片场景分类方法中。
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公开(公告)号:CN102036078B
公开(公告)日:2012-07-25
申请号:CN201110024352.7
申请日:2011-01-21
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 基于视角间相关性的多视角视频编解码系统运动估计方法,本发明涉及一种多视角视频编解码系统的运动估计方法,用于图像处理。方法是基于视角间、帧间和帧内相关性的运动矢量预测模型来实现,包括下述步骤:多视角视频序列输入,利用第一个视角视频序列和其他视角视频序列每个GOP中的前六帧的运动矢量,通过统计学方法求取转移概率矩阵P的数值,然后,利用前帧中参考宏块的状态和状态转移矩阵(P)预测后帧中对应宏块的状态,按照概率从大到小的次序测试各状态所对应预测宏块运动矢量与参考宏块运动矢量的SAD值,如果满足提前退出条件之一即认定其为预测点与参考宏块之间的运动矢量。
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公开(公告)号:CN109978846A
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201910204748.6
申请日:2019-03-18
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于体局部方向三值模式的肺结节纹理特征提取系统及方法。本发明涉及从肺部CT图像识别出肺结节方法。现有肺结节文理特征提取方法存在图像的部分纹理信息损失,而导致的肺结节识别率的问题。一种基于体局部方向三值模式的肺结节纹理特征提取系统及方法,基于VLBP模式对肺结节的相邻切片进行局部模式提取;对提取的局部模式利用正态分布函数进行局部自适应阈值的计算;将局部三值模式以中心像素为中心进行各方向的三值概率统计;将统计得到的各方向的三值概率作为特征向量和KNN分类算法来识别肺结节,并进行肺结节纹理特征识别结果的评价,得出识别结果是否正确。本发明方法提高了肺结节识别的准确率。
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公开(公告)号:CN103559702B
公开(公告)日:2016-04-20
申请号:CN201310444858.2
申请日:2013-09-26
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于小波系数熵的二维单视图像深度估计方法,涉及一种二维单视图像深度估计方法。它是为了解决现有的二维单视图像深度估计方法的准确度低,以及对不同的边缘类型泛化能力较差的问题。其方法:对于待处理图像中的每个像素(i,j),以该像素为中心选取N×N大小的窗口作为子图像;然后选取Haar小波基,并对该子图像做二维小波变换;设定量化步长,然后对子图像HH子带的小波系数进行量化,然后计算其系数熵,并将该熵作为像素点(i,j)的模糊程度的度量;遍历每个像素点,得到每个像素点所对应的小波系数熵,然后通过线性映射把熵值映射到8bit的深度值域,得到像素级的深度图,完成基于小波系数熵的二维单视图像深度估计。本发明适用于二维单视图像深度估计。
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公开(公告)号:CN101742305B
公开(公告)日:2011-04-13
申请号:CN200910073376.4
申请日:2009-12-09
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 基于马尔科夫链模型的可伸缩性视频编解码系统运动估计方法,属于图像处理领域,本发明是为了解决采用MVFAST、PMVFAST算法进行运动估计,编码器及整个编解码系统的编码效率低,运算速度低的问题。本发明的方法包括:步骤一、将测试序列建立马尔科夫链模型,将输入视频中的每一帧分成多个宏块,所有帧相同位置的宏块构成一个马尔科夫链;步骤二、所述测试序列的马尔科夫链下一个宏块的预测状态Si为:步骤三、所述测试序列的马尔科夫链下一个宏块的预测运动矢量为当前宏块状态空间SM中与Si对应的矢量。
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公开(公告)号:CN101742305A
公开(公告)日:2010-06-16
申请号:CN200910073376.4
申请日:2009-12-09
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 基于马尔科夫链模型的可伸缩性视频编解码系统运动估计方法,属于图像处理领域,本发明是为了解决采用MVFAST、PMVFAST算法进行运动估计,编码器及整个编解码系统的编码效率低,运算速度低的问题。本发明的方法包括:步骤一、将测试序列建立马尔科夫链模型,将输入视频中的每一帧分成多个宏块,所有帧相同位置的宏块构成一个马尔科夫链;步骤二、所述测试序列的马尔科夫链下一个宏块的预测状态Si为:步骤三、所述测试序列的马尔科夫链下一个宏块的预测运动矢量为当前宏块状态空间SM中与Si对应的矢量。
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