公开(公告)号：US08396268B2

公开(公告)日：2013-03-12

申请号：US12751766

申请日：2010-03-31

申请人： Adeala T. Zabair ,  J. Alison Noble

发明人： Adeala T. Zabair ,  J. Alison Noble

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T7/0012 ,  G06T7/246 ,  G06T7/33 ,  G06T2207/20164 ,  G06T2207/30048

摘要： A method for processing a sequence of images. In an embodiment, one or more training datasets are analyzed having a sequence of images showing a first condition and a sequence of images showing a second condition. A multivariate regression model is used to determine a relationship between relative positions of one or more features in the sequence of images showing the first condition and relative positions of the one or more features in the sequence of images showing the second condition. In an embodiment, the determined relationship is used to predict positions of the one or more features in an inquire sequence of images showing the second condition given an inquire sequence of images showing the first condition. The predicted positions can then be refined using various methods. In an embodiment, sequences of images are aligned to a common time scale.

摘要翻译： 一种用于处理图像序列的方法。 在一个实施例中，分析一个或多个训练数据集，其具有示出第一条件的图像序列和示出第二条件的图像序列。 多变量回归模型用于确定显示第一条件的图像序列中的一个或多个特征的相对位置与显示第二条件的图像序列中的一个或多个特征的相对位置之间的关系。 在一个实施例中，所确定的关系用于预测图像的查询序列中的一个或多个特征的位置，其示出了给出了示出第一条件的图像的查询序列的第二条件。 然后可以使用各种方法来改进预测的位置。 在一个实施例中，图像序列与公共时间尺度对准。

公开(公告)号：US20110243401A1

公开(公告)日：2011-10-06

申请号：US12751766

申请日：2010-03-31

申请人： Adeala T. Zabair ,  J. Alison Noble

发明人： Adeala T. Zabair ,  J. Alison Noble

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06T7/0012 ,  G06T7/246 ,  G06T7/33 ,  G06T2207/20164 ,  G06T2207/30048

摘要： A method for processing a sequence of images. In an embodiment, one or more training datasets are analyzed having a sequence of images showing a first condition and a sequence of images showing a second condition. A multivariate regression model is used to determine a relationship between relative positions of one or more features in the sequence of images showing the first condition and relative positions of the one or more features in the sequence of images showing the second condition. In an embodiment, the determined relationship is used to predict positions of the one or more features in an inquire sequence of images showing the second condition given an inquire sequence of images showing the first condition. The predicted positions can then be refined using various methods. In an embodiment, sequences of images are aligned to a common time scale.

摘要翻译： 一种用于处理图像序列的方法。 在一个实施例中，分析一个或多个训练数据集，其具有示出第一条件的图像序列和示出第二条件的图像序列。 多变量回归模型用于确定显示第一条件的图像序列中的一个或多个特征的相对位置与显示第二条件的图像序列中的一个或多个特征的相对位置之间的关系。 在一个实施例中，所确定的关系用于预测图像的查询序列中的一个或多个特征的位置，其示出了给出了示出第一条件的图像的查询序列的第二条件。 然后可以使用各种方法来改进预测的位置。 在一个实施例中，图像序列与公共时间尺度对准。