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公开(公告)号：CN103150709A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310057984.2
申请日：2013-02-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伪牛顿法的四元数域彩色图像压缩感知恢复方法，将彩色图像二维矩阵转化到四元数域的二维矩阵，对四元数域的二维矩阵只进行一次压缩感知就能恢复原始的彩色图像，比传统的对彩色图像的RGB三个分量分别进行压缩感知要节约运算时间。本发明将四元数矩阵信号写成四元数的欧拉形式，用幅度和相位作为压缩感知优化问题新的约束项，比传统将彩色图像RGB三个通道的数据转化为三个实数二维矩阵分别处理的恢复结果更好。本发明的结果图像是按行进行压缩传感解码得到的图像与按列进行压缩传感解码得到的图像的均值，这样比单独按行处理或单独按列处理恢复的图像更为平滑。
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公开(公告)号：CN108364632B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201711407738.X
申请日：2017-12-22
Applicant: 东南大学
IPC: G10L13/02 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开一种具备情感的中文文本人声合成方法，主要包括，(1)构建情感语料库；(2)基于波形拼接的带情感语音合成。建立语料库的主要步骤为：(11)分词并获取词语的词性；(12)语音切分，基于语音数据特征与文本语料获取对应分词的音频数据；(13)情感分析，基于文本分词与音频特征获取词语、短句和整句的情感特征值。基于波形拼接的带情感语音合成步骤为：(21)分词和情感分析，对待合成文本进行分词和情感分析，获取待合成文本内的词语词性、句型和情感特征；(32)选取最优语料，基于文本特征值匹配出最优语料集；(23)语音合成，波形拼接，从语料集中提取出词语音频序列集，将音频拼接合成输出最终语音。本发明合成输出具有情感特征的真人声语音。
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公开(公告)号：CN106934806B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710135456.2
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于结构清晰度的无参考图失焦模糊区域分割方法，包括以下步骤：(1)缩放图像，将图像缩放为原图像面积的约1/4倍；(2)计算清晰度差值，分别计算原图和缩放后图像对应位置图像块的结构清晰度，并计算二者的差；(3)提取模糊区域，滤除差值图像的噪声，使用图像分割算法分割出模糊区域，并对分割后的结果进行上采样。针对无参考图像的失焦模糊区域分割，本发明使用原始图像构造缩放图像，分别计算缩放图像以及原始图像的清晰度，进而获得模糊度分布图像，最终快速有效地分割出图像失焦模糊区域。
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公开(公告)号：CN108305279B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711445476.6
申请日：2017-12-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种迭代空间模糊聚类的大脑磁共振图像超体素生成方法，包括以下步骤：首先，由于人类大脑具有相同的拓扑结构，从基于群体的大脑MRI模板获得一组种子模板；其次，为了排除部分容积效应的影响，提出了一种迭代空间模糊聚类算法，将体素分配给每个种子生成超体素。本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，生成有效的大脑磁共振图像超体素。
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公开(公告)号：CN108364632A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201711407738.X
申请日：2017-12-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种具备情感的中文文本人声合成方法，主要包括，(1)构建情感语料库；(2)基于波形拼接的带情感语音合成。建立语料库的主要步骤为：(11)分词并获取词语的词性；(12)语音切分，基于语音数据特征与文本语料获取对应分词的音频数据；(13)情感分析，基于文本分词与音频特征获取词语、短句和整句的情感特征值。基于波形拼接的带情感语音合成步骤为：(21)分词和情感分析，对待合成文本进行分词和情感分析，获取待合成文本内的词语词性、句型和情感特征；(32)选取最优语料，基于文本特征值匹配出最优语料集；(23)语音合成，波形拼接，从语料集中提取出词语音频序列集，将音频拼接合成输出最终语音。本发明合成输出具有情感特征的真人声语音。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108305279A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711445476.6
申请日：2017-12-27
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T7/344 , G06K9/6218 , G06T2207/10088 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明公开了一种迭代空间模糊聚类的大脑磁共振图像超体素生成方法，包括以下步骤：首先，由于人类大脑具有相同的拓扑结构，从基于群体的大脑MRI模板获得一组种子模板；其次，为了排除部分容积效应的影响，提出了一种迭代空间模糊聚类算法，将体素分配给每个种子生成超体素。本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，生成有效的大脑磁共振图像超体素。
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公开(公告)号：CN106846343A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710136672.9
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/11
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开一种基于超像素分割的病理图像特征提取方法，包括以下几个步骤：(1)初始化种子点，确定预分割为K个相同尺寸的超像素(2)相似度衡量，对于每个像素点，分别计算与之距离最近的种子点相似程度(3)提取每个分割部分的直方图，形状，纹理特征。本发明通过线性迭代聚类方法，将一副图像分割成很多部分，并对每部分提取该区域图像的直方图，形状，纹理特征。
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公开(公告)号：CN102842141B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210228165.5
申请日：2012-07-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种旋转X射线造影图像迭代重建方法，首先在第一阶段构造低分辨率投影矩阵，并将完整矩阵拆解为单一角度矩阵和旋转矩阵2个分量进行简化存储，然后第二阶段在第一阶段得到低分辨率投影矩阵的基础上，进行进一步基于投影内容的简化，最后在第三阶段进行三维血管重建本方法采用的经过掩模简化的投影矩阵解决了旋转X射线造影系统投影，反投影计算量过大，计算时间过长的问题，能够有效获得三维血管结构，帮助临床医师进行诊断。
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公开(公告)号：CN114581451B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210172706.0
申请日：2022-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散射图神经网络的大脑磁共振图像分割方法，首先，为了降低模型计算复杂度，采用超体素作为基本单位，针对参考图像与待分割图像，生成数量相当的超体素；同时考虑超体素的自身信息、周围邻居信息与空间位置信息，预先提取其灰度特征、张量特征与关键点空间先验特征；再次，由于大脑各超体素间隐含一定的拓扑结构信息，以超体素作为节点构建拓扑图，采用散射图神经网络学习全局拓扑信息，更新节点特征；最后，直接将待分割图像的超体素与已标注参考图像的超体素进行特征匹配，得到语义分割结果，本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，有效地分割出大脑磁共振图像的组织结构。
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公开(公告)号：CN119807355A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411844106.X
申请日：2024-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06Q50/20 , G06N3/0455 , G06N5/04 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型Agent和数据库多技术融合的教学辅助系统，至少包括大模型应用设计模块、数据库信息管理模块、系统交互设计模块，将基于检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术和低秩适应(Low‑Rank Adaptation,LoRA)技术应用到教学辅助、知识传递和智能交互中，尤其是对于教育资源的智能化处理和个性化教学的实施，该系统能够于教育领域被广泛应用，有利于以更高效、便捷的方式，提高教学的质量和效率，帮助师生克服传统教学模式的局限，更好地进行教与学的互动，促进知识的传播和技能的提升，推动教育现代化，共同迈向智能化教育的未来。
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