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公开(公告)号：CN109859199A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910114133.4
申请日：2019-02-14
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种SD-OCT图像的淡水无核珍珠质量检测的方法。采集淡水无核珍珠的SD-OCT图像，分离其背景和目标，对目标区域进行扁平化和平移的处理，再裁剪目标区域中特征明显的区域并对该区域进行降噪处理得到特征图像；提取特征图像的正梯度特征、负梯度特征和纹理特征；选择已划分类别的珍珠SD-OCT图像作为样本，创建并输入到BP神经网络模型进行训练；训练后对待测情况进行预测识别输出有无珍珠的类别。本发明对珍珠的SD-OCT图像起到较好的降噪效果，更方便的提取出图像的特征，摆脱了图像降噪效果差、特征难提取的问题，具有很好的分类鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN109325955B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201811037997.2
申请日：2018-09-06
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT图像的视网膜分层方法。本发明采集眼底的OCT图像作为样本图像，对采集到的样本图像作灰度归一化处理，再对样本图像进行展平，进行均值滤波，求解纵向梯度后通过比对确定视网膜上下边界，将计算的得到的多种特征输入训练分类器，得到像素点位于不同层边界的概率，最后使用图论算法通过概率来优化训练分类器输出的最优边界及其位置。本发明能够利用普通配置的计算机实现多个层结构的自动分割，并且使用了多级概率分类决策和优化，同时采用进行了系列化的分层，对图像原有处理步骤少，检测精度提升具有一定的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111968065A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011144095.6
申请日：2020-10-23
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种亮度不均匀图像的自适应增强方法，包括对原始图像的色彩空间转换后，通过分别增强图像亮度的照度分量和反射分量，并对照度分量进行校正，在空间域中将校正后的照度分量与原照度分量合理合并，实现对照度分量的自适应校正，使其在增大暗像素亮度值的同时不会过度改变量亮像素的亮度值，实现亮度不均匀图像的自适应增强。本发明不仅可以提高图像暗区域亮度的同时保持图像亮区域亮度的稳定，而且图像增强后无色彩失真，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN109580099B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201811583909.9
申请日：2018-12-24
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G01M3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光学相干断层扫描图像的真空包装漏气检测方法。针对抽真空后物品包装，包装包括包覆于物品两侧的两层膜型结构，通过光学相干断层扫描采集获取包装内空间位于物品周围附近且位于非物品所在处的两层膜型结构的OCT图像，利用OCT图像处理分析获得包装内空间的两层膜型结构的关系，进而进行真空包装漏气检测。本发明可以弥补现有压差法、真空衰减测试法、CO2示踪气体法和超声波测试法等真空包装泄露测试法存在的设备体积大，检测时间长，附加设备设施要求高等缺点，通过对包装层快速成像完成漏气判别，提高了后期真空包装泄露检测的准确性和普适性。
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公开(公告)号：CN111639665A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010269567.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种汽车换挡面板图像自动分类方法。采集汽车换挡面板图像；二值化、膨胀、填充孔洞后再差分运算，分离目标区域；提取目标区域的11个形状特征，搭建MLP神经网络模型的结构并训练模型参数，获得训练后的MLP神经网络模型；对未知类型的汽车换挡面板图像提取11个形状特征，输入到MLP神经网络模型，输出汽车换挡面板的类型。本发明能够实现针对图像中不同类型的汽车换挡面板进行分类，提高了汽车换挡面板的分类速率，具有很好的分类鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN110264472A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910458419.4
申请日：2019-05-29
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于SD-OCT的水果近皮下细胞无损成像方法。SD-OCT仪器定标，在体扫描模式下采集水果近皮下细胞多张连续的切面图像并构建组成三维数据集，压缩每一幅切面图像；平滑图像然后使用灰度阈值结合二值化处理；使用分水岭算法区域分割，将连通的体素点归为一个初步细胞区域；对初步细胞区域进行形态学闭运算；计算每个初步细胞区域的三维空间的形态学参数，通过显微图像确定细胞筛选条件筛选。本发明实现了水果近皮下细胞成像，以及三维形态学参数的统计，对不同水果的近皮下细胞成像，三维形态学参数的统计具有普适性，交互式的选择细胞区域，提高了参数的准确性，为水果皮下细胞形态学分析奠定技术基础。
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公开(公告)号：CN109325955A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811037997.2
申请日：2018-09-06
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT图像的视网膜分层方法。本发明采集眼底的OCT图像作为样本图像，对采集到的样本图像作灰度归一化处理，再对样本图像进行展平，进行均值滤波，求解纵向梯度后通过比对确定视网膜上下边界，将计算的得到的多种特征输入训练分类器，得到像素点位于不同层边界的概率，最后使用图论算法通过概率来优化训练分类器输出的最优边界及其位置。本发明能够利用普通配置的计算机实现多个层结构的自动分割，并且使用了多级概率分类决策和优化，同时采用进行了系列化的分层，对图像原有处理步骤少，检测精度提升具有一定的优势。
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