-
公开(公告)号：CN117830118A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310389858.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 红外与可见光图像融合方法与装置，能够同时保留深层全局和局部结构信息，提高局部特征的全局感知能力和全局表示的局部细节。包括：(1)在异构双分支前端共享浅层特征提取模块，分别挖掘红外与可见光图像的浅层特征；(2)建立异构双分支的深层特征提取模块，针对可见光图像的浅层特征，CNN分支采用RDB级联构成，提取深层有用的细节纹理；针对红外图像的浅层特征，Transformer分支采用RTB级联构成，提取深层有用的全局上下文；(3)通过AFIM构建异构双分支信息交互的桥梁，采用MSEA结合RDB和RTB的互补信息，设计SCA传递聚合特征至原来的分支和后续的解码器；(4)通过跳跃连接实现特征图解码。
-
公开(公告)号：CN117611815A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311575821.3
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/62 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种血管分割方法、装置、设备及存储介质，该方法使用时空对应模块建立分割帧和前序帧之间的联系，从前序帧中提取时空特征用以增强当前分割帧的特征表示。同时，采用空间注意力模块和通道注意力模块，建立当前分割帧的空间和通道依赖关系，增强前景血管的分割能力。另外可以结合ce损失函数和dice损失函数对解码器的四个输出进行深监督训练，以解决X射线冠状动脉造影图像中由于背景像素与前景像素比例不平衡导致的类不平衡问题。
-
公开(公告)号：CN117409087A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311473621.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种双目相机标定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括调整平面靶标到不同旋转角度，利用单轴高精度位移台将每种角度分次平移固定距离生成仿射投影模型；基于平面投影消影线和平移方向消影点，结合仿射投影模型建立非齐次方程联系左右相机内参；采集多个方向平面的平移运动求解非齐次方程得到相机参数初值，代入非线性优化方法优化相机内外参。消除了人为任意位置的摆放很难控制平面靶标空间分布的均匀性，导致相机参数在优化中受到密集分布的平面位置影响而陷入局部最优解的问题。在深度方向上通过多维度采集位置进行数据采集，使得平面靶标远近分布和相机焦距的计算的强相关性得以体现，可以估计出相机焦距稳定的精确值。
-
公开(公告)号：CN109859833B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201811622007.1
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种消融手术治疗效果的评估方法和装置。其中，消融手术治疗效果的评估方法包括：分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理；对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，获取消融手术治疗效果的评估结果。本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估方法和装置，能准确反映术中肿瘤的收缩，从而能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
-
公开(公告)号：CN117115061A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311168798.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种多模态图像融合方法、装置、设备及存储介质，获取待融合的多模态图像对，所述多模态图像对包括三通道RGB图像以及单通道灰度图像；将所述三通道RGB图像从RGB颜色空间转成YUV颜色空间，获得相应的明亮度分量、色度分量以及浓度分量；通过将所述明亮度分量以及所述单通道灰度图像输入到多模态图像融合模型中进行图像融合，以得到融合结果。该方法通过利用迭代的双重注意力机制，能够有效地捕获和聚合来自不同模态的互补信息，从而生成具有丰富、全面特征的高质量融合图像，为多个领域应用提供了一个灵活、高效而又有效的解决方案。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309308A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310044147.X
申请日：2023-01-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 基于自适应特征融合的CT图像血管分割方法及装置，能够抑制图像背景噪声，准确提取小血管，提高分割完整性，提高边缘血管分割精度。包括：(1)对采集的数据集进行预处理；(2)构建基于自适应特征融合的CT图像肝血管分割网络模型；(3)将预处理后的训练集输入CT图像肝血管分割网络模型，进行网络模型训练以得到训练好的网络模型；(4)将测试图像输入训练好的网络模型，输出测试图像的肝血管分割结果。
-
公开(公告)号：CN115049705A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210706803.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 多模板网络框架的目标跟踪方法及装置，可针对不同应用场景的目标进行跟踪，准确率高、鲁棒性和兼容性好，具有很高的适用性和实用性。方法包括：(1)数据预处理；(2)双模板特征提取：双模板由两个孪生单模板子网络组成，两个单模板子网络的输入分别为初始帧模板、当前帧搜索图像、以及前一帧模板与当前帧搜索图像，每个子网络得到模板位置在搜索图像中的概率分布图；(3)峰值检测：对概率分布图按照从粗到细进行量化统计得到局部区域的峰值，当峰值大于设定的阈值时，其所在的位置被添加到位置候选集；(4)多特征优化。
-
公开(公告)号：CN111973271A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010894336.2
申请日：2020-08-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B34/10
Abstract: 针对肿瘤热消融的术前消融区域模拟方法及装置，方法包括：(1)选择适用于训练的数据，医生对术前术后影像进行标注，获得术前肝脏、术后消融区域以及针道；(2)将术后影像向术前影像配准，在配准过程中加入刚性限制，使得消融区域与针道区域不发生弹性形变，利用配准得到的形变场将针道信息与消融区域投影到术前图像上；(3)根据投影后的针道方向和位置信息以及对应的术中采用的功率时间生成理想热场分布图；(4)建立卷积神经网络，将理想热场分布图与术前图像根据术前肝脏掩模进行裁剪，将裁剪结果合并作为网络输入，以形变后的消融区域作为金标准进行学习，获得回归模型，在测试阶段实现对消融区域的预测。
-
公开(公告)号：CN106157306A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610509928.1
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10032
Abstract: 本发明公开一种基于多个光谱图像的配准方法以及装置。其中，所述方法包括：获取对同一物体成像得到的多个光谱图像；利用显著性分析技术对每一光谱图像进行显著性分析，得到与每一光谱图像对应的显著性图；根据显著性图分别对每一光谱图像进行区域划分，得到感兴趣区域和非感兴趣区域；利用FAST特征点检测算法提取感兴趣区域和非感兴趣区域的特征点；基于特征点与感兴趣区域和非感兴趣区域的位置关系，利用EOH特征描述算子对特征点进行特征描述，得到特征点的EOH特征；根据EOH特征对多个光谱图像的特征点进行匹配，从而实现多光谱图像的配准。通过本发明，不仅能避免多个光谱图像对同一物体成像结果不同引起的误匹配，而且还能改善多个光谱图像配准速度慢的问题。
-
公开(公告)号：CN105976364A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610279184.9
申请日：2016-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10081 , G06T2207/30056
Abstract: 本发明公开一种基于简化带权无向图的统计平均模型构建方法，能避免选择特定模板图像带来的偏差以及无模板groupwise配准收敛速度慢，效率低等问题。方法包括：将刚性对齐后的图像集作为输入，构成图模型的顶点集合，求解阈值，构造图像之间的边，建立无向图模型；在图像仿射传播聚类结果的基础上，删除类内与类间冗余的边，对无向图模型的简化；在简化图模型的基础上，根据每幅图像与周围相连图像的差异，设置边的权重；通过配准计算每幅图像与与其连接图像之间的形变场；将形变场依据对应图模型上的权重进行复合；将复合后的形变场作用于图像，使图像之间的差异逐步减小，简化带权无向图模型逐渐收缩；求取图像集的平均图像，从而获得图谱。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
86
records
(took 0.031 seconds)
