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公开(公告)号：CN104517301B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410844139.4
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，包括：从造影图序列的医学图像中自动选取I个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列，利用离散傅里叶变换对每个特征点的跟踪序列进行处理，以生成离散傅里叶变换结果Si(k)，初始化迭代参数j＝0，并获取离散傅里叶变换结果Si(k)中各频点的幅度和频率范围，在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟踪序列进行傅里叶变换，以得到傅里叶变换结果，将获得的傅里叶变换结果进行逆傅里叶变换，并获取该频点的估计最小均方误差。本发明能够解决现有方法中存在的不能自动提取平移运动、以及不能准确分离呼吸和心脏等运动的技术问题。
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公开(公告)号：CN104618718A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410851498.2
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/139 , H04N19/503 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像f；(2)把步骤(1)获取的每一帧图像fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为M×N的子块fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI为子块总数，M，N为预设值；(3)令步骤(2)中第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG-LS编码；(4)第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行空间-时间多预测帧间无损编码。本发明还提供了相应的基于空间-时间多预测模式的无损压缩系统。本发明方法综合了图像在空间和时间上的相关性来改进预测方式，把图像分成若干子块，对不同子块自适应选择最优预测方式进行预测，从而使预测器对图像不同特征的区域具有自适应性，因此基于空间-时间多预测模式的无损编码方法对序列图像的压缩效果较好。
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公开(公告)号：CN104517301A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410844139.4
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20 , G06T7/0012 , G06T7/262 , G06T2207/10116 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开了一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，包括：从造影图序列的医学图像中自动选取I个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列，利用离散傅里叶变换对每个特征点的跟踪序列进行处理，以生成离散傅里叶变换结果Si(k)，初始化迭代参数j＝0，并获取离散傅里叶变换结果Si(k)中各频点的幅度和频率范围，在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟踪序列进行傅里叶变换，以得到傅里叶变换结果，将获得的傅里叶变换结果进行逆傅里叶变换，并获取该频点的估计最小均方误差。本发明能够解决现有方法中存在的不能自动提取平移运动、以及不能准确分离呼吸和心脏等运动的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104486640A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410851500.6
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/2383 , H04N21/44 , H04N7/20
CPC classification number: H04N21/2383 , H04N7/20 , H04N21/44
Abstract: 本发明公开了一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：把图像划分成互不重叠的子块；对每个子块进行JPEG-LS编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；对检纠错码流按c*m字节分成等长的数据包；在压缩码流前加入每帧的压缩帧头，而在其压缩码流后加入每帧的压缩帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头，并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩信息；采用距离最小化准则从压缩码流中搜索包识别码，并提取c*m字节的数据包；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；每个子块独立进行JPEG-LS解码，并拼接成完整的图像。本发明方法可以很好地对误码进行纠正。
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公开(公告)号：CN104486628A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410851657.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/89
Abstract: 本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：获取序列图像f；把图像fk,k＝1,2,...划分成互不重叠的子块；令第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG-LS编码；而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间无损编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩参数信息；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；第3j+1帧每个子块独立进行JPEG-LS解码，而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间解码，并拼接成完整的图像。本发明方法不仅对序列图像的压缩效果较好，而且利用RS方法可以很好地纠正误码。
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公开(公告)号：CN104486640B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410851500.6
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/2383 , H04N21/44 , H04N7/20
Abstract: 本发明公开了一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：把图像划分成互不重叠的子块；对每个子块进行JPEG‑LS编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；对检纠错码流按c*m字节分成等长的数据包；在压缩码流前加入每帧的压缩帧头，而在其压缩码流后加入每帧的压缩帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头，并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩信息；采用距离最小化准则从压缩码流中搜索包识别码，并提取c*m字节的数据包；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；每个子块独立进行JPEG‑LS解码，并拼接成完整的图像。本发明方法可以很好地对误码进行纠正。
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公开(公告)号：CN104618718B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410851498.2
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/139 , H04N19/503 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种基于空间‑时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像f；(2)把步骤(1)获取的每一帧图像fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为M×N的子块fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI为子块总数，M，N为预设值；(3)令步骤(2)中第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG‑LS编码；(4)第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行空间‑时间多预测帧间无损编码。本发明还提供了相应的基于空间‑时间多预测模式的无损压缩系统。本发明方法综合了图像在空间和时间上的相关性来改进预测方式，把图像分成若干子块，对不同子块自适应选择最优预测方式进行预测，从而使预测器对图像不同特征的区域具有自适应性，因此基于空间‑时间多预测模式的无损编码方法对序列图像的压缩效果较好。
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公开(公告)号：CN104486628B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410851657.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/89
Abstract: 本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：获取序列图像f；把图像fk,k＝1,2,...划分成互不重叠的子块；令第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG-LS编码；而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间无损编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩参数信息；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；第3j+1帧每个子块独立进行JPEG-LS解码，而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间解码，并拼接
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