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公开(公告)号：CN111860570A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010495008.5
申请日：2020-06-03
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种云微粒子提取及分类方法，主要包括首先对图像数据进行分割处理，然后对图像数据进行类型判定，接着对CIP图像进行图像数据筛选和补全，对CPI图像进行图像数据去标注，之后建立云微粒子图像数据集，并建立基于迁移学习的深度神经网络分类模型，对云微粒子图像进行分类，通过该方法可有效的提高对云微粒子图像的分类准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN109712077B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201811647216.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于深度字典学习的HARDI压缩感知超分辨率重建方法，包括对采集的高角度弥散图像进行预处理得到训练数据，建立用于字典学习的包括多层字典的深层网络模型，通过训练数据对构建的深层网络模型进行训练，采用正交三角分解按顺序提取正交向量作为初始字典，在对最后一层学习字典进行求解时，加上稀疏性约束项使其进行稀疏表示，采集密度远低于原始数据的数据作为测试数据，基于测试数据得到稀疏表示系数，最后通过径向积分得到的方向分布函数生成关于人体的重建三维弥散磁共振图像。本发明重建出相同分辨率的弥散磁共振图像所需的采样数据量更少。有着更快的数据采样速度。有着更好的神经纤维重建能力。
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公开(公告)号：CN111369637A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010201209.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都盛达仁科技有限公司
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种融合白质功能信号的DWI纤维优化重建方法及系统，基于全局优化类的贝叶斯最优路径算法，将白质fMRI融合到DWI全局优化纤维重建中，加入功能先验信息纤维，从全局纤维中找到连接特定功能区域的最优路径。本发明提供了一种将白质fMRI融合到DWI全局优化纤维重建中，加入功能先验信息纤维重建出最优功能路径的方法，可有效抑制局部噪声，得到执行特定功能的最优连接路径，避免得到局部最优解。本发明打破了仅通过空间位置形成最优路径的框架，重建出在执行特定脑活动时，大脑信息传递的最优路径。
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公开(公告)号：CN109800713A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910052293.0
申请日：2019-01-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域增长的遥感图像云检测方法，属于雷达遥感或图像处理技术，主要解决遥感图像云检测缺少热红外频段数据时检测率低、虚警率高以及检测结果中出现空洞、断裂的问题。其实现步骤为：确定待输入的遥感图像，先进行超像素化处理；接着建立多分辨率模型；对不同分辨率超像素化遥感图像进行不同图像相同编号的超像素斑块分别进行乘和减操作，并对其结果进行归一化处理；采用离群值检测方法分别检测出原始显著超像素块和原始显著区域超像素块；采用基于超像素块加权相似性方法检测出云目标；本发明可以在缺少热红外频段数据的情况下实现高分辨率遥感图像云区域的检测，并且以超像素为检测单元，避免检测结果中出现空洞、断裂等情况，以显著超像素块与显著区域超像素块的加权相似性滤除虚警，有效的提高遥感图像云目标检测的检测率，降低检测的虚警率。
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公开(公告)号：CN112001239B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010679460.7
申请日：2020-07-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重SVD显著性融合的SAR图像目标检测优化方法，其实现步骤为：将一幅原始SAR图像进行多重SVD分解，接着对SAR图像及其近似图像提取强度特征，离群性特征和一致性特征，分别对不同特性下的SAR图像进行层间加操作，取层内图像均值等操作得到总显著图；以总显著图中显著值最高的像素点为中心，以所需检测目标在图像中的尺寸为半径，得到显著区域的转移轨迹和分布。本发明能够提高高分
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114677499B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210372813.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种云微粒子图像粒子区域定位方法，主要包括首先对原始云微粒子图像数据进行数据划分和聚类，然后对所有图像数据进行像素块同区域搜索及像素块属性进行判定，接着对附属像素块进行了基于像素块轮次距离和像素块相似性距离的归属可能性值计算的多重归属性进行认定，再云微粒子区域进行定位，通过该方法可提高云微粒子数据中像素块划分的准确性和粒子区域定位准确性。
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公开(公告)号：CN114821136A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210372999.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/778 , G06K9/62 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种自适应的云微粒子图像数据处理方法，主要包括依据机载综合气象测量系统所得信息，首先对原始云微粒子图像数据进行基于高度的批次、数据块划分及随机样本选择，然后进行基于温度的批次、数据块划分及随机样本选择，接着对数据进行聚类处理，再针对特定时间段原始云微粒子图像数据建立深度学习模型，对云微粒子数据筛选方案进行比较，确定云微粒子图像数据的处理方案，该方法提高了对云微粒子图像数据筛选的准确性、可靠性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN109712077A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811647216.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于深度字典学习的HARDI压缩感知超分辨率重建方法，包括对采集的高角度弥散图像进行预处理得到训练数据，建立用于字典学习的包括多层字典的深层网络模型，通过训练数据对构建的深层网络模型进行训练，采用正交三角分解按顺序提取正交向量作为初始字典，在对最后一层学习字典进行求解时，加上稀疏性约束项使其进行稀疏表示，采集密度远低于原始数据的数据作为测试数据，基于测试数据得到稀疏表示系数，最后通过径向积分得到的方向分布函数生成关于人体的重建三维弥散磁共振图像。本发明重建出相同分辨率的弥散磁共振图像所需的采样数据量更少。有着更快的数据采样速度。有着更好的神经纤维重建能力。
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公开(公告)号：CN117456426A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311698456.5
申请日：2023-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种固定场景监控视频目标检测方法，主要目的是提高目标检测的准确性和效率。本方法结合了多帧分析和多尺度处理技术，首先通过随机选择多个帧及其前一帧与背景帧进行比较，快速捕捉场景中的变化。接着，利用多尺度差分技术，将随机帧及其前一帧的结果相乘，有效减少误判和漏判的可能性。此外，本方法采用多帧综合判断机制，只有在多个随机帧中的大部分指示存在新增目标时，才确认目标的存在。这种方法不仅增强了对小目标和远距离目标的检测能力，也提高了在低对比度场景中的表现。通过这种综合的目标检测策略，本发明显著提升了视频监控系统在复杂环境下的目标检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116895089A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310906991.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都智元汇信息技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于人脸图像补全技术领域，公开了一种基于生成对抗网络的人脸多元化补全方法及系统，收集下载人脸图像数据集CelebA‑HQ，按照约定比例将所述人脸图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；对所述人脸图像数据集进行预处理，将数据集中的原始图像处理为含有缺失内容的图像；采用所述训练集对构建好的人脸补全网络进行训练，所述的人脸补全网络主要包括一个人脸解析网络、一个多元人脸补全生成器、一个多补丁判别器和属性提取器。利用本发明提出的基于生成对抗网络和人脸结构约束的多元人脸图像补全算法，在两个基准面部数据集CelebA和CelebA‑HQ上的实验结果和具体指标均表明本发明的方法比现有多元人脸补全算法有更好的表现。
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