-
公开(公告)号：CN111709483B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010560820.1
申请日：2020-06-18
申请人： 山东财经大学
摘要： 本发明提供一种基于多特征的超像素聚类方法及设备，方法融合图像的边界特征和纹理特征，结合图像的多种特征实现超像素分割。通过聚类阶段和合并阶段。在聚类阶段，通过衡量像素之间的相似性判定像素的归属，聚类得到预分割超像素；聚类阶段的相似性度量从像素的颜色特征和空间位置特征入手，添加边界特征因子来调和位于边界邻近区域的像素点间的相似程度。过程得到的超像素边缘紧密贴合，但是分割过于细致，因而需要对其进一步修正。在合并阶段，将根据超像素内容的独特性衡量超像素之间的相似程度，将零散的超像素聚合得到最终超像素。本发明与现有方法相比，在保持超像素边界和图像中物体边界贴合方面表现出更高的性能。
-
公开(公告)号：CN110211193A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910415030.1
申请日：2019-05-17
申请人： 山东财经大学
摘要： 本发明提供三维CT层间图像插值修复与超分辨处理方法及装置，利用基于光流估计配准信息对CT图像进行层间插值,由于光流估计的运动场不同,原图像中多个像素可能映射到插值图像中的同一位置,从而导致在插值图像中存在没有原图像像素映射到的区域,这样会使得插值图像存在细小孔洞。所以本发明进一步对插值产生的层间切片进行修复,提高插值图像质量。基于光流估计进行层间插值的基础上,对插值产生的中间切片利用图像的非局部自相似性进行图像修复,可以增加CT切片数量,提高CT图像层间分辨率,从而提升MFSR重建CT图像的质量,帮助患者在不接受不必要的辐射剂量的情况下得到准确的诊断和治疗。
-
公开(公告)号：CN107193783A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710343797.9
申请日：2017-05-16
摘要： 本发明提供一种加速大规模稀疏矩阵计算的并行多级方法，方法有效用于稀疏近似逆预条件子，适用于构造稀疏近似逆预条件子。与ParaSails相比，将本发明应用于两级稀疏近似逆预条件子能够更快地求解FIDAP024矩阵，并可以成功求解ParaSails不能求解的FIDAPM08和FIDAPM33矩阵。在本发明所提出的四级策略可以生成比标准方法更有效的稀疏近似逆预条件子。在本发明实现真正多级稀疏近似逆预条件子，同时，还需对其效率、并行性、正确性和可扩展性进行理论研究和相应实现。
-
公开(公告)号：CN103854306A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201210520989.X
申请日：2012-12-07
申请人： 山东财经大学
IPC分类号： G06T17/30
摘要： 本发明公开了一种基于点云序列的高真实感的动态表情建模方法，涉及计算机图形学领域，其目的在于解决现有表情建模方法对表情细节模拟程度不高的问题。本发明采用以视频频率获取的帧人脸点云序列作为输入，在目标函数的约束下，通过将可变形的网格模型依次匹配每一帧点云来实现对动态表情的再现和模拟。目标函数中采用：1)一致性约束条件，该条件可有效提高网格模型对点云的匹配精度，实现对表情细节的精确模拟；2)正则化约束条件，该条件可使建模生成的一系列网格具有较好的网格质量，为网格的后期处理和再利用提供便利。本发明可用于计算机动画和游戏、影视特效、虚拟现实、远程会议等领域中真实感三维表情动画的制作。
-
公开(公告)号：CN111260596A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010022014.9
申请日：2020-01-09
申请人： 山东财经大学
摘要： 本发明提供一种具有抗噪的快速图像超像素自动生成方法，设备以及可读存储介质，获取待处理图像，对图像进行像素点聚类；按照预设的顺序，扫描图像中的每个像素点，选择种子点；将种子点按照预设规则进行生长，形成一个初始区域；遍历图像所有像素点，对所有像素点配置标签，得到图像初始的区域划分；对图像中的初始区域进行合并；生成最终的超像素分割图像。整个方法除了预期超像素数目需要用户指定外，其余参数都根据图像内容自适应计算，避免了人工干预。在整个过程中，像素点均只被处理一次，全程不含有迭代过程。两个阶段均可从正反两个方向同时并行，因此耗时短、效率高。
-
公开(公告)号：CN110084824A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910344745.2
申请日：2019-04-26
申请人： 山东财经大学
摘要： 本公开公开了基于对称水平集的舌体图像分割方法、系统、设备及介质，对待分割图像提取舌体的对称轴，并基于舌体对称轴的中点得到待分割图像的初始轮廓曲线；构造对称水平集模型，所述对称水平集模型为在水平集模型的基础上添加对称性检测约束项；对称性检测约束项采用舌体对称轴作为反射变换的参考线；对待分割图像提取梯度图；采用对称水平集模型对初始轮廓曲线进行处理：初始轮廓曲线依据对称性水平集的能量函数在梯度图范围内扩大，并通过变分法求解对称水平集模型的能量函数的最小值，最小值所对应的轮廓曲线即为切割的边界。
-
公开(公告)号：CN108416821B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201810191685.0
申请日：2018-03-08
申请人： 山东财经大学
摘要： 本发明提供一种深度神经网络的CT图像超分辨重建方法，方法建立的卷积神经网络模型的每一层都是卷积操作,没有全连接层；并且可以通过改变网络模型的深度和每一层的宽度来平衡效率与运行速度。将深度卷积神经网络应用在医学CT图像超分辨重建上,引入反卷积层,激活函数采用PReLU,有效地建立了一个低\高分辨率图像之间端到端的映射,在一定程度上提高了CT图像的分辨率；在保证相同训练数据量的前提下，在运行速度和图像恢复质量等方面均体现出了明显的优势。结果显示,本发明的方法用在医学CT图像超分辨重建上具有良好的稳定性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN107895346B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201711328305.5
申请日：2017-12-13
申请人： 山东财经大学
摘要： 本发明公开了一种内容感知的图像缩放方法及系统，首先，为控制图像缩放，对输入图像进行显著性检测和特征直线检测；其次，在图像上构建一个平面三角网格，视三角网格的每一条边为一根弹簧，则整个三角网格构成一个弹簧系统，可利用该弹簧系统的变形实现图像缩放，其中，根据每根弹簧所在图像区域的显著度设置弹簧的弹性系数，该系数可在缩放时有效保持图像的主体区域，避免主体内容缩放不均匀或变形；然后，以图像直线特征保持为约束，构造用于约束弹簧系统变形的目标函数；最后，利用纹理贴图技术把弹簧系统的每个三角形对应的图像贴回弹簧系统，得到缩放后的目标图像。
-
公开(公告)号：CN107895346A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711328305.5
申请日：2017-12-13
申请人： 山东财经大学
CPC分类号： G06T3/40 , G06T15/04 , G06T15/30 , G06T17/20 , G06T2210/22 , G06T2210/44
摘要： 本发明公开了一种内容感知的图像缩放方法及系统，首先，为控制图像缩放，对输入图像进行显著性检测和特征直线检测；其次，在图像上构建一个平面三角网格，视三角网格的每一条边为一根弹簧，则整个三角网格构成一个弹簧系统，可利用该弹簧系统的变形实现图像缩放，其中，根据每根弹簧所在图像区域的显著度设置弹簧的弹性系数，该系数可在缩放时有效保持图像的主体区域，避免主体内容缩放不均匀或变形；然后，以图像直线特征保持为约束，构造用于约束弹簧系统变形的目标函数；最后，利用纹理贴图技术把弹簧系统的每个三角形对应的图像贴回弹簧系统，得到缩放后的目标图像。
-
公开(公告)号：CN103871024B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201210524690.1
申请日：2012-12-10
申请人： 山东财经大学
摘要： 本发明公开一种基于含参数有理函数的图像插值技术，在数字图像处理、计算机视觉、计算机动画等领域等领域具有广泛的需求和重要应用。其主要思想是基于含参数有理函数的自身函数性质(非线性)与参数调解性用以适应图像的复杂特性和人眼视觉差异性。主要步骤为：(1)将原始图像用双变量有理插值函数进行图像插值；(2)根据构造的插值曲面的点控制调整参数实现基于有理函数图像插值的图像增强；(3)利用插值曲面的保凸控制调整参数实现基于基于有理函数图像插值的图像放大算法。本发明通过控制强度的划分、参数调整的达到对于数字图像处理的主客观均满意的效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
39 条记录 (耗时 0.028 秒)
