公开(公告)号：CN119648520A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411782753.2

申请日：2024-12-05

Applicant: 南京大学

Inventor： 张思源 ,  葛云 ,  潘宏业

IPC: G06T3/4015 ,  G06T5/20 ,  G06T5/70 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明提出了一种基于比例梯度算法对视频马赛克进行检测的方法，旨在寻求解决视频图像马赛克难以快速、准确检测的问题，包括步骤：首先进行图像预处理，将图像转换为灰度图，并且对图像进行前期去噪工作，得到预处理后的图像；然后通过比例梯度算法，计算比例梯度，提取图像的边缘信息；进一步，遍历图像，检测马赛克的特征区域，实现马赛克区域定位；最后，根据马赛克内部像素点值均匀的特征，通过设置阈值，对检测到的马赛克区域进行进一步区分，并显示检测到的最终得到的马赛克区域，该算法能够准确、及时地检测视频图像播放过程中出现的马赛克故障，为用户提供高质量视频节目。

公开(公告)号：CN119648907A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411782741.X

申请日：2024-12-05

Applicant: 南京大学

Inventor： 潘宏业 ,  葛云 ,  张思源

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提出了一种基于改进U‑Net网络的医学影像分割与三维可视化方法，旨在提升分割精度和重建效果。该方法在U‑Net网络的编码器和解码器模块中引入极化自注意力机制(Polarized Self‑Attention，PSA)，增强模型对全局特征的捕获能力，并通过改进的损失函数优化模型的训练过程。结合遗传算法动态调整网络超参数，如dropout率、批量大小和优化器类型，实现模型性能的自动优化。在推理阶段，利用VTK和ITK工具将分割结果进行渲染，生成三维可视化影像，直观展现目标区域的空间结构。本发明通过增强分割网络的表征能力和自动优化模型参数，显著提高了医学影像分割的准确性和鲁棒性，适用于肿瘤边界检测、器官识别等医学场景，具有重要的临床应用价值。