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公开(公告)号：CN105678723A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511003023.9
申请日：2015-12-29
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T5/50
CPC分类号： G06T5/50 , G06T2207/20192
摘要： 一种基于稀疏分解和差分图像的多聚焦图像融合方法，其特征在于，利用RPCA分解原始图像得到其稀疏分量和低秩分量，然后通过引导滤波加强稀疏分量的边缘，再将加强的稀疏分量与低秩分量相加构建包含强边缘的加强图像，再将加强图像与原始图像做差分，计算所得差分图像的空间频率，并利用自适应阈值算法得到差分图像的空间频率图，利用形态学算法去除空间频率图中的伪聚焦区域，得到融合决策图，最后根据融合决策图和融合规则重建融合图像。本发明在评价图像融合算法的三项指标相关系数，即边缘梯度信息和边缘相关因子分别高于其他经典算法45％，6％，15％以上。
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公开(公告)号：CN104809461A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510230680.0
申请日：2015-05-08
申请人： 内蒙古科技大学
CPC分类号： G06K9/3258 , G06K9/344 , G06K9/6269
摘要： 一种图像处理领域的结合序列图像超分辨率重建的车牌识别方法及系统，首先对视频图像采用基于L1和L2混合范式的超分辨率重建算法对视频进行预处理，重建出清晰可辨的高分辨率图像；然后对高分辨率图像进行车牌定位：首先利用HSV颜色空间上结合大津法对车牌进行定位，然后利用垂直投影法对定位出的车牌进行字符分割，得到单个字符；再利用字符的HOG特征信息生成训练集，采用SVM方式对分割出的字符进行识别，得出车牌字符串。本发明可以在低分辨率视频中准确识别车牌；解决了视频中分辨率低情况下字符识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN105678723B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201511003023.9
申请日：2015-12-29
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T5/50
摘要： 一种基于稀疏分解和差分图像的多聚焦图像融合方法，其特征在于，利用RPCA分解原始图像得到其稀疏分量和低秩分量，然后通过引导滤波加强稀疏分量的边缘，再将加强的稀疏分量与低秩分量相加构建包含强边缘的加强图像，再将加强图像与原始图像做差分，计算所得差分图像的空间频率，并利用自适应阈值算法得到差分图像的空间频率图，利用形态学算法去除空间频率图中的伪聚焦区域，得到融合决策图，最后根据融合决策图和融合规则重建融合图像。本发明在评价图像融合算法的三项指标相关系数，即边缘梯度信息和边缘相关因子分别高于其他经典算法45％，6％，15％以上。
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公开(公告)号：CN104809461B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510230680.0
申请日：2015-05-08
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 一种图像处理领域的结合序列图像超分辨率重建的车牌识别方法及系统，首先对视频图像采用基于L1和L2混合范式的超分辨率重建算法对视频进行预处理，重建出清晰可辨的高分辨率图像；然后对高分辨率图像进行车牌定位：首先利用HSV颜色空间上结合大津法对车牌进行定位，然后利用垂直投影法对定位出的车牌进行字符分割，得到单个字符；再利用字符的HOG特征信息生成训练集，采用SVM方式对分割出的字符进行识别，得出车牌字符串。本发明可以在低分辨率视频中准确识别车牌；解决了视频中分辨率低情况下字符识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN103236058B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310146286.X
申请日：2013-04-25
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 一种图像处理技术领域的获取四维心脏图像感兴趣体积的方法，通过读取组织结构的体数据并进行体素化处理，经过三角面片集合向交互式多边形选择区域投影，得到基于体数据的心肌四维可视化数据；然后通过对网格化投影面中选择区域的精确提取、网格扩充处理，得到包含在感兴趣区域内的所有面元，最后通过八叉树编码，一致性提取得到任意时序图像的体素集合，从而实现基于体数据的心血管系统四维可视化数据。本发明可以自动的获得提取心脏感兴趣区域的轮廓所对应的局部组织体数据集，最后实现心脏四维图像的局部提取和可视化，由于提取的局部体数据集所占空间明显小于整体体数据集所占空间，所以提取出的图像堆栈所占有的空间与提取前的图像堆栈相比会大大减少，并由此显著降低了四维可视化所消耗的时间。
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公开(公告)号：CN103473805B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310429000.9
申请日：2013-09-18
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进区域生长算法测量三维重建肝脏模型体积的方法，使用拟蒙特卡罗方法对传统的区域生长算法中的种子点选取与生长准则进行改进，并用改进后的区域生长分割方法对腹部CT图像进行分割来提取肝脏区域；利用分割出来的二值图像进行三维重建得到只有表面网格的三维重建肝脏模型并对模型进行封闭；设置规则的方形包围盒，包围盒的最底面设置为投影平面，计算重建模型上具有正负方向法向量的三角面片与其在投影平面上的投影所围成的五面体体积，最终计算出所有五面体体积的代数和就是肝脏模型的体积。本发明可以较好地表现出肝脏形态从而有效地对三维重建肝脏模型进行体积测量，并且可以测量部分的肝脏体积，具有较高的测量精度。
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公开(公告)号：CN102800299B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201210270176.X
申请日：2012-08-01
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G09G5/00
摘要： 本申请提供一种高精度影像取模分区着色显示方法，包括：基于按模分区着色技术对要显示的影像进行处理，然后映射到显示可呈现的灰度值范围；通过动态调整观察者关注点处像素的亮度值，强化观察者视觉系统的分辨力，以区分影像细节。本发明结合人眼视觉系统对彩色敏感的特点，使用按模分区着色的类伪彩色变换，使观察者能更容易地区分各区域的影像；通过动态调整观察者关注点处像素的亮度值，使观察者视觉系统分辨力达到最大，更好地区分影像细节。
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公开(公告)号：CN103473805A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310429000.9
申请日：2013-09-18
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进区域生长算法测量三维重建肝脏模型体积的方法，使用拟蒙特卡罗方法对传统的区域生长算法中的种子点选取与生长准则进行改进，并用改进后的区域生长分割方法对腹部CT图像进行分割来提取肝脏区域；利用分割出来的二值图像进行三维重建得到只有表面网格的三维重建肝脏模型并对模型进行封闭；设置规则的方形包围盒，包围盒的最底面设置为投影平面，计算重建模型上具有正负方向法向量的三角面片与其在投影平面上的投影所围成的五面体体积，最终计算出所有五面体体积的代数和就是肝脏模型的体积。本发明可以较好地表现出肝脏形态从而有效地对三维重建肝脏模型进行体积测量，并且可以测量部分的肝脏体积，具有较高的测量精度。
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公开(公告)号：CN103236058A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310146286.X
申请日：2013-04-25
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 一种图像处理技术领域的获取四维心脏图像感兴趣体积的方法，通过读取组织结构的体数据并进行体素化处理，经过三角面片集合向交互式多边形选择区域投影，得到基于体数据的心肌四维可视化数据；然后通过对网格化投影面中选择区域的精确提取、网格扩充处理，得到包含在感兴趣区域内的所有面元，最后通过八叉树编码，一致性提取得到任意时序图像的体素集合，从而实现基于体数据的心血管系统四维可视化数据。本发明可以自动的获得提取心脏感兴趣区域的轮廓所对应的局部组织体数据集，最后实现心脏四维图像的局部提取和可视化，由于提取的局部体数据集所占空间明显小于整体体数据集所占空间，所以提取出的图像堆栈所占有的空间与提取前的图像堆栈相比会大大减少，并由此显著降低了四维可视化所消耗的时间。
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公开(公告)号：CN118485100A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410551108.3
申请日：2024-05-06
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开了一种高精度双层优化方法的神经网络搜索架构构建方法。在搜索空间中对操作感受野的倾向扩展操作空间只选择倾向的感受野；构建并堆叠普通搜索单元和下采样搜索单元，形成超网；通过高精度双层优化方法搜索得到超网的有向无环图中每个边和边中每个操作的架构权重；通过架构权重和对应操作架构权重乘积作为最终权重，获得每条边中最终权重最大的操作，将对应最终权重作为边的最终权重，以边和操作的结果堆叠更新搜索单元，得到最终的模型架构。在搜索空间中对操作感受野的倾向扩展操作空间并只选择倾向的感受野，减少了探索范围，提高了搜索效率。通过高精度双层优化方法结果高度近似最优架构权重，避免了优化结果出现富集大量池化操作。
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