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公开(公告)号：CN115082626A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210854174.9
申请日：2022-07-14
申请人： 青岛科技大学
摘要： 本发明涉及一种多孔介质微孔结构提取方法及应用，属于图像处理技术领域，由二维图像重建三维模型，通过积分几何中已知的Minkowski泛函，在形状(几何)和连通性(拓扑)方面表征黑白图像这些函数与常见的度量有关：求解不同多孔介质材料的欧拉数和平均孔隙率，分别计算不同多孔介质平均孔隙率的平均绝对误差和欧拉数的平均绝对误差，根据平均孔隙率和欧拉数选择多孔介质材料，在仿生材料的选取上更加准确。
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公开(公告)号：CN115082770B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210780746.3
申请日：2022-07-04
申请人： 青岛科技大学
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的图像中心线结构提取方法，属于图像处理技术领域，本发明将中心线检测问题视为一个回归问题，提出了一种基于可分离滤波器的近似方案，通过将一个全秩滤波器组表示为可分离滤波器组的线性组合，可以大大减少计算时间，而没有显著的性能损失。通过在一个标记好中心线的数据集上进行训练，从而获得中心线提取模型。我们的模型训练不依赖于庞大的训练数据，通常是小批量训练数据即可，模型的训练时间相对于常见的深度学习方法有显著的缩短。对于相同的任务，我们的方法明显比以前的方法更加准确和高效。
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公开(公告)号：CN116310125A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310294064.6
申请日：2023-03-24
申请人： 青岛科技大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种基于二维能谱信息的三维空间矿物重建方法，属于图像处理技术领域，本发明通过使用真实成对的多模态能谱图像数据设计结构约束的图像三维重建网络，从不同模态的高分辨率图像提取空间重要特征重建更高分辨率的能谱图像。将2D高分辨能谱图像作为主要模态使用图像全部信息，2D高分辨图像作为补充模态。通过比较重建图像与真实的高分辨图像之间的RGB信息和结构相似性来确定网络的学习方向，同时通过损失函数获取重建图像和高分辨率图像的空间结构信息，并将其作为重要约束条件来让重建模型自适应的学习图像的空间结构特征，从而有效提升模型的重建性能。对于相同的任务，我们的方法明显比以前的方法更加准确和高效。
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公开(公告)号：CN115082770A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210780746.3
申请日：2022-07-04
申请人： 青岛科技大学
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的图像中心线结构提取方法，属于图像处理技术领域，本发明将中心线检测问题视为一个回归问题，提出了一种基于可分离滤波器的近似方案，通过将一个全秩滤波器组表示为可分离滤波器组的线性组合，可以大大减少计算时间，而没有显著的性能损失。通过在一个标记好中心线的数据集上进行训练，从而获得中心线提取模型。我们的模型训练不依赖于庞大的训练数据，通常是小批量训练数据即可，模型的训练时间相对于常见的深度学习方法有显著的缩短。对于相同的任务，我们的方法明显比以前的方法更加准确和高效。
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