公开(公告)号：CN106780498A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611085781.4

申请日：2016-11-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐军 ,  骆小飞 ,  周超 ,  刘利卉 ,  郎彬 ,  季卫萍

IPC: G06T7/10 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06T7/0012 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30068 ,  G06T2207/30088

Abstract: 本发明公开了一种基于逐像素点深度卷积网络上皮和基质组织自动分割的方法，包括以下步骤：病理图像预处理操作；构造训练集与测试集；构建一个深度卷积神经网络模型(DCNN)；对测试集中的图像像素点进行预测，得到分类结果。并根据分类结果进行伪彩色；本发明以图像像素点为研究对象，和传统的基于块的上皮和基质自动分割算法进行对比，在相同的实验条件下，本发明的方法更准确，效果更好；本发明方法在分割结果的同时在原图上做出展示，便临床医生直接观看，并在此基础上做出后续诊断。

公开(公告)号：CN106096648A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610403385.5

申请日：2016-06-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐军 ,  张倩 ,  刘利卉 ,  周超 ,  鲁浩达 ,  孙明建

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6269

Abstract: 本发明公开了一种基于Hash编码的超光谱遥感图像分类方法，属于图像信息处理技术领域，提出了用块Hash自动编码的思想来处理超光谱遥感图像，本发明提出了用Hash自动编码的思想来处理超光谱遥感图像，将遥感图像每个通道提取出来，分成块，将每个小块先进行分段Hash处理，生成Hash序列用来表征块的特征，然后将生成的编码进行SVM分类。和基于传统像素的分类方法相比，在相同的实验条件下，本发明方法的图像分类结果更加准确，视觉效果更好。