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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109544452A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811358212.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种视觉感知饱和策略的图像自适应缩小方法，包括以下步骤：1)利用不同缩小倍数Ki，通过原图像下采样，构造出多个缩小图Ii；2)分别对Ii用显著点预测算法计算显著图Si，其中显著度值大于平均值的像素点作为注视点；3)对Ii中注视点做Mean-聚类，生成多个聚类Class_j；4)每类注视点形成自身注视区域和类中心，则该类点到类中心的归一化类内距离可作为微跳视幅度参数看待；5)对Ii中各类的归一化类内距离做累计平均，作为该图的微跳视幅度Ai；6)比较微跳视幅度Ai，其最小值对应的Ki是最佳图像尺度。
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公开(公告)号：CN108596832B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201810346540.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种视觉感知饱和策略的超像素参数自适应选择方法，包括以下步骤：1)利用SLIC(简单线性迭代聚类)算法，采用不同超像素参数Ki，由原图像构造出多个超像素图SPi；2)将超像素表示为单个像素，则每个超像素图可表示为原图的一个缩小图像Ii；3)分别对Ii用显著点预测算法计算显著图Si，其中显著度值大于平均值的像素点作为注视点；4)用注视点做Kmeans聚类，生成多个聚类Class_j；5)每类注视点形成各自注视区域及质心，则该类注视点到质心的类内距离可作为微跳视幅度参数看待。6)对整个图像中各类的类内距离做归一化并累计，作为该尺度图像的微跳视幅度AOMi；7)比较AOMi，其最小值对应的超像素参数Ki就是最佳参数。
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公开(公告)号：CN110652297A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910958603.5
申请日：2019-10-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于MRI技术的肺功能成像处理方法，包括以下步骤：步骤一、快速采集自由呼吸肺部动态磁共振数据序列；步骤二、利用步骤一所采集的磁共振数据序列，并进行MR图像重建，重建空间分辨率及对比度良好的肺部动态MR图像序列；步骤三、对磁共振图像肺组织分割及自由呼吸肺动态MR图像序列的配准，提取呼吸运动过程肺组织的几何变化信息；步骤四、根据配准的肺部动态MR图像序列，逐个体素建立时间序列并进行谱分析；步骤五、根据配准得到的呼吸运动中肺组织的几何变化信息，结合肺部MR图像的结构信息及磁共振定量参数，构建量化肺通气功能图和肺灌注图。本发明的成像处理方法安全可靠，并获得灵敏准去的量化肺通气功能图和肺灌注图。
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公开(公告)号：CN109544452B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201811358212.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种视觉感知饱和策略的图像自适应缩小方法，包括以下步骤：1)利用不同缩小倍数Ki，通过原图像下采样，构造出多个缩小图Ii；2)分别对Ii用显著点预测算法计算显著图Si，其中显著度值大于平均值的像素点作为注视点；3)对Ii中注视点做Mean‑聚类，生成多个聚类Class_j；4)每类注视点形成自身注视区域和类中心，则该类点到类中心的归一化类内距离可作为微跳视幅度参数看待；5)对Ii中各类的归一化类内距离做累计平均，作为该图的微跳视幅度Ai；6)比较微跳视幅度Ai，其最小值对应的Ki是最佳图像尺度。
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公开(公告)号：CN108596832A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810346540.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种视觉感知饱和策略的超像素参数自适应选择方法，包括以下步骤：1)利用SLIC(简单线性迭代聚类)算法，采用不同超像素参数Ki，由原图像构造出多个超像素图SPi；2)将超像素表示为单个像素，则每个超像素图可表示为原图的一个缩小图像Ii；3)分别对Ii用显著点预测算法计算显著图Si，其中显著度值大于平均值的像素点作为注视点；4)用注视点做Kmeans聚类，生成多个聚类Class_j；5)每类注视点形成各自注视区域及质心，则该类注视点到质心的类内距离可作为微跳视幅度参数看待。6)对整个图像中各类的类内距离做归一化并累计，作为该尺度图像的微跳视幅度AOMi；7)比较AOMi，其最小值对应的超像素参数Ki就是最佳参数。
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