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公开(公告)号：CN114972748A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210457833.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种可解释边缘注意力和灰度量化网络的红外语义分割方法，基本步骤如下：1)利用卷积神经网络提取多级语义特征和边缘特征；2)利用边缘注意力金字塔对各级语义特征进行边缘融合；3)利用灰度量化网络对初步分割结果进行纹理修正；4)构造边缘和纹理损失函数进行协同训练；5)用训练好的红外语义分割模型处理热红外图像。本发明基于卷积神经网络构造可解释网络模块，通过以注意力机制和多尺度结构为基础的边缘注意力金字塔融合边缘语义特征，并利用灰度量化网络引入灰度空间分布信息以修正纹理细节。本发明可与各类基于热红外图像和语义分割的应用系统相结合，帮助提升红外场景解析能力，具有广阔市场前景与应用价值。
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公开(公告)号：CN112101514B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010729442.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种采用金字塔架构衍射层补光的衍射神经网络及实现方法，其中衍射神经网络，将网络中的衍射层划分为两组，分别为补光区衍射层与衍射区衍射层；通过改变补光区衍射层的大小，令其呈现金字塔架构，使一部分输入光线能绕过数个补光区衍射层；衍射区则在补光区与探测层之间，衍射区衍射层均为标准大小。本发明方法首先设计衍射神经网络的基本方案，确认其网络性能与层数的关系，然后根据任务需求与网络特性设计补光方案。本发明通过提高亮度搭建更多层数网络，提升网络性能的构想，增加衍射层材料与探测器的选择空间，增强网络在实际应用中的环境适应性与调节空间；没有额外光源与器件的引入，体积小，耗能小，便于安装和应用。
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公开(公告)号：CN110853051B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911016542.7
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明一种基于多注意密集连接生成对抗网络的脑血管影像分割方法，其网络结构主要包括三部分：一，分割生成网络S：基于U型结构，在收缩路径中利用密集连接卷积层最大限度保留影像特征信息以准确分割血管细节轮廓，在扩张路径中利用注意力模块突出判别特征以缓解分割时相似区域的混淆；二，分割判别网络D：引入标准真实分割为条件，输入分割图掩映下前景脑血管区域至密集连接卷积层，专注提取脑血管区域特征以区别生成和真实分割；三，深度增强对抗损失函数：采用深度监督，利用沃瑟斯坦距离对抗损失且生成网络加入错误注意型加权交叉熵损失，着力解决类不平衡问题及减少分割错误。本发明可以广泛应用于脑血管疾病计算机辅助诊断和治疗等中。
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公开(公告)号：CN114170215A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111534280.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本申请适用于医疗器械技术领域，提供了一种骨肿瘤危险区域快速生成系统，包括：输入单元，用于获取骨肿瘤患者的三维骨骼图像和三维肿瘤图像，并分别裁剪感兴趣区域，生成三维骨骼图像块和三维肿瘤图像块；计算单元，用于对三维肿瘤图像块进行三维各向异性距离变换，生成三维肿瘤距离图像；计算单元还用于根据三维肿瘤距离图像和三维骨骼图像块生成对应的三维骨肿瘤危险区域图像。本申请实施例提供的骨肿瘤危险区域快速生成系统，利用三维二值图像的布尔运算和各向异性距离变换快速解得三维骨肿瘤危险区域图像，相比现有方法可以大幅提升骨肿瘤危险区域生成速度，几乎可以实时为患者生成骨肿瘤及其安全间隔内的正常组织构成的危险区域。
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公开(公告)号：CN109345508B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811008805.5
申请日：2018-08-31
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于两阶段神经网络的骨龄评价方法，步骤如下：一：调整原始输入手骨图像大小为512×512，即按比例缩放，并添加边缘信息；二：图像掩模提取；三：生成训练图像；四：对步骤三中生成的图像分别计算二维单尺度小波变换与Canny算子边缘提取，与直方图均衡后的图像共同组成输入样本的三通道；五：对步骤四中生成的三通道图像进行数据增强，扩充数据集大小；六：骨龄预测；通过以上步骤，本检测方法结合图像分割和骨龄预测，能够较好地抑制噪音，比较准确地分割出手骨区域，从而进行骨龄评价；对于其他图像处理领域如目标分割、目标检索、目标回归预测等都有实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112465827A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011429249.6
申请日：2020-12-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于逐类卷积操作的轮廓感知多器官分割网络构建方法：步骤一：腹部多器官的区域粗分割和边缘检测；步骤二：引入语义引导的逐类多尺度注意力机制；步骤三：多分支信息的逐类融合：步骤四：引入多任务损失：本发明利用卷积神经网络和门控循环神经单元的优势，针对多器官分割任务的特点和难点，借助轮廓信息辅助多尺度特征的提取，引入逐类多尺度语义注意力机制、逐类空洞卷积融合机制和多个损失函数缓解器官类间不平衡问题，更高效、准确地对三维CT影像进行多器官分割，并在含有14类器官标注的数据集上验证了本发明的优势，能被广泛应用于计算机辅助诊断和治疗应用中，如内窥镜手术、介入治疗、放射治疗计划制定。
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公开(公告)号：CN111260702A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010091558.0
申请日：2020-02-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种激光三维点云与CT三维点云配准方法，包括：对患者体表激光三维点云数据进行统计滤波、点云区域生长处理和体素滤波，将患者的4D-CT数据重建为CT三维点云数据；从激光三维点云数据选取点集合S1，从CT三维点云数据选取点集合S2；利用PointRegNet网络，从S1提取特征点集合Q，从S2提取特征点集合V；设置Q中所有特征点相互连接形成特征边的集合ES，设置V中所有特征点与K近邻的特征点连接形成特征边的集合E，将图(V,E)与图(Q,ES)进行配准；利用运动幅度信息对S1中的点分配权重，以S2为基础建立GMM模型，GMM模型结合分配权重后的S1中的点构造概率似然函数。本发明技术方案缓解了现有技术无法直接应用于体表点云配准的问题。
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公开(公告)号：CN107507139B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710628792.0
申请日：2017-07-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于Facet方向导数特征的样例双重稀疏图像修复方法：步骤一：在Facet模型下获取图像不同方向的方向特征信息；步骤二：采用改进的修复优先级计算函数进行待修复图像块的排序；步骤三：通过候选图像块的稀疏表示对步骤二确定的修复优先级最大的破损区域进行修复。本发明方法对方向特征进行充分利用，通过构造新的图像块距离计算函数，并在稀疏求解环节加入方向特征空间一致性和连续性约束；同时对修复优先级函数进行调整和完善，将图像块置信度数值控制在合理范围之内，确保优先级计算结果的可靠性。充分考虑了图像的色彩信息和方向特征信息，能够较好地应对各种图像损伤情况，具有较好的普适性和广阔的市场前景与应用价值。
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公开(公告)号：CN107240119B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710256035.5
申请日：2017-04-19
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种利用改进模糊聚类算法提取灰度不均匀红外行人的方法，步骤一：确定行人大致区域；步骤二：采用改进的模糊聚类算法对红外图像进行聚类分割；改进的模糊聚类算法目标函数如下：步骤三：为了提取红外行人目标，需要对聚类结果进行后续处理：剔除非行人目标区域；聚类结果为二值图像，计算二值图像中每个连通域的长宽比，剔除长宽比不符合行人长宽比范围的连通域。本发明从在目标函数中加入正则项以考虑像素点和邻域的相似性和像素点和聚类中心的相似性；对于邻域窗口尺寸进行了扩展，考虑更多邻域信息；能够较好地分割灰度不均匀红外行人目标；具有广阔的市场前景与应用价值。
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公开(公告)号：CN107093205B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201710151974.3
申请日：2017-03-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种基于无人机图像的三维空间建筑物窗户检测重建方法，步骤如下：一：场景图像预处理；二：对纹理图像进行Canny边缘检测；三：对墙面的网格分布建立马尔科夫随机场和对应的能量函数；四：将检测得到的墙面窗户区域的二维坐标和墙面的三维平面进行三维空间映射；通过以上步骤，本检测方法结合建筑的三维空间信息和图像信息，能够克服窗户在二维图像中的遮挡、变形和其他结构差异变化带来的影响，在三维空间中实现窗户结构的准确定位和重建，对于其他图像处理领域如目标跟踪、三维重建和场景仿真等都有实际应用价值。
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