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公开(公告)号：CN117422715A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311740818.2
申请日：2023-12-18
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于全局信息的乳腺超声肿瘤病变区域检测方法，属于医学图像领域，包括：步骤S1、获取标注图像数据集；步骤S2、构建作为目标检测模型的卷积神经网络：backbone部分采用由上至下依次布置的特征提取模块和坐标注意力模块，特征提取模块包括CBS模块以及交替模块，交替模块输出高维特征图，坐标注意力模块对该高维特征图的进行全局编码，得到全局信息特征图；neck部分采用相互融合的FPN网络和PANET网络，得到多个维度特征图；head部分采用TSCODE模块，CBS模块输出的低维特征图和多个维度特征图作为TSCODE模块的多层输入特征图，输出基于全局信息预测的图像。本发明实现对乳腺超声肿瘤图像中存在误检漏检问题的优化，提高检测的识别率和准确性。
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公开(公告)号：CN117294894A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311150398.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种视频目标编辑方法、终端设备及存储介质，方法包括：获取视频信息、目标编辑操作、目标编号和视频目标参数；使用视频实例分割算法对视频中的帧图像进行目标分割，得到目标的像素级信息；输出对应操作和编号的相应图片列表，根据目标编辑操作，输出原帧列表、目标二值掩码列表、平移目标帧列表、平移目标二值掩码列表、缩放目标帧列表或缩放目标二值掩码列表；使用视频图像修复算法对视频画面进行修复，根据目标编辑操作，输出删除修复视频、平移修复视频列表或缩放修复视频。本发明能够更方便、高效及精确地实现视频目标编辑。
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公开(公告)号：CN116309195A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310606916.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于三维傅里叶变换的全场激光散斑血流成像方法及系统，涉及生物组织医学成像领域，步骤包括：S1，图像采集；S2，三维傅里叶变换；S3，频域滤波；S4，三维傅里叶逆变换；S5，时域平均；S6，计算调制深度MD，重构血流衬比图像。本发明提出基于三维空间对散斑信号进行并行处理，可重构长曝光散斑图像，避免因为物理长曝光所导致的过饱和和衬比度减小；利用强度调制效应对信号的单点测量优势，基于三维时空域提出了使用立体窗口叠加平均的方法，进一步提高成像质量；考虑到生物体和临床应用的复杂多样性，可延拓时域模块和调制模块。本发明可有效平衡成像质量和计算效率，实现快速高质量成像，对多种场景具有更强的兼容性和适应性。
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公开(公告)号：CN116051423B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310206847.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于空间频域滤波的激光散斑衬比血流成像方法及系统，涉及生物组织医学成像领域。该方法包括：S1，图像采集步骤；S2，二维快速傅里叶变换步骤；S3，空间频域滤波步骤；S4，二维快速傅里叶逆变换步骤；S5，时域处理步骤；S6，调制步骤。本发明通过空间频域滤波提取散斑图像中的背景信号，抑制光照背景的不均匀性；相比于一维快速傅里叶变换，利用二维快速傅里叶变换分析法来分离散斑信号和背景信号，有效降低计算复杂度的同时提高计算速度；利用空间频域滤波和时域叠加平均散斑信号计算深度调制衬比值，有效提高LSCI成像的衬比度和信噪比，也因此进一步提升了成像的动态范围。
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公开(公告)号：CN115511812A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211138132.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 华侨大学 , 福建众益太阳能科技股份公司
Abstract: 本发明一种基于深度学习的工业产品表面缺陷检测方法，在工业流水线上拍摄，采集得到工业产品表面缺陷数据集；使用优化后的YOLOX深度学习网络模型构建工业产品表面缺陷检测模型，通过主干特征提取网络CSPDarknet提取不同尺度特征；通过颈部网络对特征进行深度融合特征提取，增强不同尺度特征的表达；通过基于无锚框检测器的YOLOXHead作为检测头生成工业产品表面缺陷检测模型；训练网络模型；载入权值文件，并使用网络模型对工业产品图像进行表面缺陷检测，生成预测结果并显示缺陷类型和缺陷位置。本发明不仅提升了网络模型对特征空间位置信息和不规则分布的缺陷的捕获能力，并且在提升精度的同时降低模型的参数量，使本发明能够移植应用于移动端或嵌入式设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111780688A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010661566.4
申请日：2020-07-10
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种线结构光投影装置及轮廓测量方法，所述装置包括投影光源(1)、光束准直器(2)、中性可调衰减器(3)、衍射光栅(4)、傅里叶透镜(5)、双针孔空间滤波器(6)以及投影屏(8)；所述投影光源(1)发出的光束，依次经过光束准直器(2)和中性可调衰减器(3)后，光束入射至衍射光栅(4)发生衍射现象并形成多个衍射光束，其中+1级和-1级两束衍射光经傅里叶透镜(5)后被聚焦于放置于傅里叶透镜(5)焦平面上的双针孔滤波器(6)并发生针孔衍射，形成两个点投光源，两个点投光源发出的光发生杨氏双孔干涉，产生的干涉条纹作为线结构光投影到投影屏(8)，提高了干涉条纹投影的稳定性。
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公开(公告)号：CN119477922B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510067481.6
申请日：2025-01-16
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供掩模与语义协同优化扩散模型的石材表面瑕疵检测方法，属于瑕疵检测领域，包括：获取数据集；将输入图片输入编码器以得到输入表征，对输入表征进行高斯噪声向前扩散得到全噪声表征；将各输入表征与掩模图片点乘后输入掩模引导的知识提炼网络以生成掩模表征；将输入表征输入含多维特征金字塔的语义引导增强网络以得到语义表征；将全噪声表征、掩膜表征和语义表征进行拼接后，进行反向扩散以逐步去除噪声，并解码生成重建图片；将输入图片及其对应的重建图片均输入特征提取网络，进而计算得到异常得分；根据异常得分进行排序并形成异常得分列表，将异常得分列表对应的输入图片的热力图反馈至用户。本发明能够有效提升对瑕疵的检测精度。
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公开(公告)号：CN119741308A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510244875.4
申请日：2025-03-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于多尺度Transmission双重卷积的病理细胞分割方法及装置，涉及图像分割技术领域，方法包括以下步骤：构建病理细胞分割模型，并利用数据集进行训练；利用训练好的病理细胞分割模型实现病理细胞分割；病理细胞分割模型包括依次连接的特征编码部分、中间连接部分和特征解码部分；特征编码部分采用密集双重卷积操作对输入病理细胞分割模型的病理细胞图像依次进行多尺度特征提取；中间连接层利用多个跳跃连接分别接收多尺度特征，并利用LSTM编码进行特征融合，输出融合特征；特征解码部分接收融合特征并进行解码，输出病理细胞分割结果。本发明能够解决病理细胞图像边界模糊、背景复杂和密集等因素导致的分割精度低的问题，提高了分割准确率。
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公开(公告)号：CN117476250B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311764347.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标跟踪的流行病调查预测方法、装置及可读介质，涉及图像处理领域，包括：获取目标场景区域的视频数据并进行目标检测以及目标跟踪，得到多目标跟踪结果；基于多目标跟踪结果构建目标场景区域中出现的人员在每个时间步所对应的接触网络；构建当前时间步所对应的传染病动力学模型，若存在感染者，则获取感染者在下个时间步的轨迹数据，根据感染者在下个时间步的轨迹数据和下个时间步的接触网络动态调整当前时间步所对应的传染病动力学模型，得到下个时间步所对应的传染病动力学模型，确定下个时间步的感染者的接触者及其轨迹数据，以解决现有模型无法精确模拟出感染者以及接触者的活动空间的问题。
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公开(公告)号：CN117422715B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311740818.2
申请日：2023-12-18
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于全局信息的乳腺超声肿瘤病变区域检测方法，属于医学图像领域，包括：步骤S1、获取标注图像数据集；步骤S2、构建作为目标检测模型的卷积神经网络：backbone部分采用由上至下依次布置的特征提取模块和坐标注意力模块，特征提取模块包括CBS模块以及交替模块，交替模块输出高维特征图，坐标注意力模块对该高维特征图的进行全局编码，得到全局信息特征图；neck部分采用相互融合的FPN网络和PANET网络，得到多个维度特征图；head部分采用TSCODE模块，CBS模块输出的低维特征图和多个维度特征图作为TSCODE模块的多层输入特征图，输出基于全局信息预测的图像。本发明实现对乳腺超声肿瘤图像中存在误检漏检问题的优化，提高检测的识别率和准确性。
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