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公开(公告)号：CN117593180A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311425035.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T3/14 , G06T3/18 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于弱监督学习的肺部X射线图像配准方法，本发明提出了一个结合Transformer和CNN的配准模块，融合了Transformer中有但CNN不具备的对于理解移动图像和固定图像之间的空间对应关系优势，提升配准的位置精度；同时由于医学图像的分割掩码制作成本偏大，我们在整体配准模型中，提供了新的轻量化的医学图像分割网络，为缺失分割掩码的图像提供肺部掩码。同时由于以往在模型训练中，一般直接比较整张图像的相似度，但实际上我们更加关注的时肺部区域的配准情况，因此，本发明提出了一个新的损失函数，通过对于肺部区域进行相似度比较时，增加权重的方法，让图像配准更加关注于肺部区域。
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公开(公告)号：CN117371250A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311538386.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06T17/00 , G06F119/14 , G06F113/12
Abstract: 本发明涉及织物仿真技术领域，具体公开了基于数据和模型联合驱动的针织物仿真，包括：S1：获取针织物组织的基础数据，针对针织物组织进行分析构建虚拟流程模型；S2：通过NURBS曲线结合针织工艺构建针织物线圈模型，根据基础数据进一步变化生成较复杂的针织物线圈模型；S3：通过图像处理等技术对织物分析，在针织物线圈模型基础上完成针织物三维模型；S4：根据真实纱线通过曲面建模方法和真实感渲染技术对三维模型进行处理，提高模型真实感；本发明能对不同基本线圈单元组成的针织物变形过程进行动态模拟，对比仿真图与实际样品，变形趋势高度一致，供给工作人员进行织物特点分析，提高生成质量、降低生成成本。
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公开(公告)号：CN117073842A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310910903.2
申请日：2023-07-21
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明为一种基于纹理特征加权校正的纺织面料照相测色方法和系统，所述方法包括：搭建照相测色系统；利用数码相机拍摄训练样本raw格式数字图像，提取其raw格式响应值；利用训练样本构建光谱重建矩阵；利用数码相机拍摄纺织面料raw格式数字图像，并提取待测量区域raw格式图像；将raw格式图像转换成灰度图，并计算各像素点光谱加权系数；利用光谱重建矩阵重建待测量区域各像素点光谱；利用各像素点加权系数对其重建光谱进行加权，并对加权光谱求和得到校正光谱；利用色度学理论计算校正光谱对应的颜色数据，得到纺织面料颜色校正测量数据。本发明克服了现有照相测色方法忽略纹理特征对颜色测量结果的影响，使纺织面料的照相测色结果复合真实视觉感知。
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公开(公告)号：CN117058301A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310785438.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 武汉纺织大学 , 宁波慈星股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于延迟着色的针织物实时渲染方法，包括：建立空间加速树，使用视锥剔除技术进行可见性剔除；将织物模型预渲染到G‑buffer帧缓冲中；创建深度帧缓冲，渲染深度立方体贴图；创建环境光遮罩帧缓冲，渲染SSAO纹理；计算光照、阴影、应用环境光遮罩因子，实现基于延迟着色的针织物实时渲染，并获得高质量、真实感的渲染结果。本发明克服了传统正向渲染方式的效率限制与真实感缺失的问题，使渲染结果更加真实、细致，能够更好地模拟针织物的结构和材质。
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公开(公告)号：CN116389913A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310367728.7
申请日：2023-04-07
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度曲线估计的图像曝光校正方法。首先，构造成对的图像曝光校正数据集，由人工使用相机确定最优曝光设置拍摄图像，并应用图像后期处理软件将RAW格式的最优曝光图像以不同曝光度渲染，得到过曝光和欠曝光图像；然后，基于所构建的数据集，训练一个深度曲线估计网络，以确定图像特有曝光校正曲线的参数设置；最后，将深度曲线估计网络所估计出的参数，代入由伽马变换与逻辑斯谛函数所构成的复合曝光校正模型中，使用该模型实现图像曝光的校正。本发明所提出的图像曝光校正方法实现了通用准确的图像曝光校正，在国际通用的数据集上，与其它方法进行了主、客观比较，结果表明本方法可得到更为优越的曝光校正效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115457050B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211040402.5
申请日：2022-08-29
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明提出了一种基于超像素的古代壁画图像分割优化方法和系统，首先对古代壁画图像进行简单线性迭代超像素分割，得到结构紧凑、规整的超像素；然后使用基于密度的聚类算法对超像素进行聚类，得到初始聚类结果，并针对初始聚类结果中的较小噪声超像素进行强制合并，针对初始聚类结果中的较大噪声超像素进行相似性合并或分割处理，优化初始聚类结果；最后，对初始聚类各子区域进行相似相邻合并，并对各个子区域存在的混色超像素做进一步分割处理，最终实现古代壁画图像的高精度分割。本发明方法可以得到轮廓清晰的古代壁画图像分割效果，总体上能够实现古代壁画图像的高精度分割目标，为古代壁画图像高保真数字化虚拟修复奠定了重要基础。
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公开(公告)号：CN115690249B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211372550.7
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
Abstract: 本发明公开一种纺织面料数字化色彩体系构建方法，首先收集纺织企业历史面料的留样，并制作相应面料卡；制作面料颜色渲染的纹理模板图像；调研获取该企业纺织面料染色工艺误差值ΔE；测量获得所有面料色卡的颜色值，得到该企业纺织面料颜色数据集S；利用凸壳算法提取颜色数据集S的壳体颜色数据子集Sc；设置颜色数据填充停止的条件数N；以面料染色工艺误差ΔE为约束，利用插值方法对壳体颜色数据子集Sc进行插值；直至插值达到稳定的收敛状态，得到插值饱和颜色数据集C；依据视觉感知特性对颜色数据集C的颜色进行排布；以面料颜色渲染纹理模板图像为基础，利用着色方法将颜色数据集C的颜色映射至纹理模板图像，最终得到纺织面料数字化色彩体系。
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公开(公告)号：CN115753644A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211368252.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: G01N21/27 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06T7/00 , G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性约束插值的织物颜色照相测量方法。本发明针对当前分光光度计在复杂织物颜色测量方面存在的局限性，依据织物颜色数据和其数码相机响应值之间的高度关联性，提出了一种基于非线性约束插值的织物颜色照相测量方法。能够面向形状不规则的物体、具有复杂图案或特殊结构的纺织面料、纤细的纱线、柔软的色棉等进行快速非接触式颜色测量，面向种类丰富性、结构形态多样性的织物进行应用。本发明克服了传统人工对色所存在的主观差异，解决了分光光度计在实际应用中的局限性。
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公开(公告)号：CN115690249A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211372550.7
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
Abstract: 本发明公开一种纺织面料数字化色彩体系构建方法，首先收集纺织企业历史面料的留样，并制作相应面料卡；制作面料颜色渲染的纹理模板图像；调研获取该企业纺织面料染色工艺误差值ΔE；测量获得所有面料色卡的颜色值，得到该企业纺织面料颜色数据集S；利用凸壳算法提取颜色数据集S的壳体颜色数据子集Sc；设置颜色数据填充停止的条件数N；以面料染色工艺误差ΔE为约束，利用插值方法对壳体颜色数据子集Sc进行插值；直至插值达到稳定的收敛状态，得到插值饱和颜色数据集C；依据视觉感知特性对颜色数据集C的颜色进行排布；以面料颜色渲染纹理模板图像为基础，利用着色方法将颜色数据集C的颜色映射至纹理模板图像，最终得到纺织面料数字化色彩体系。
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公开(公告)号：CN115270917A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210693949.9
申请日：2022-06-19
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06K9/62 , G06T3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种两阶段处理多模态服装图像生成方法，本发明的方法主要包括两个阶段：1、多模态融合阶段：首先采用单独的编码器分别对各个模态的输入进行编码得到联合的离散Token序列；2、图像生成阶段：将上一步得到的联合离散Token序列作为Transformer的输入，通过Transformer建模多模态输入与目标图像之间的相关性，从而预测出目标图像Token序列，最后通过图像解码器得到目标图像。本发明首次将文本、音频和视觉图像作为条件引入服装图像合成任务，应用范围广泛，合成效果质量高，可以有效地生成高度可控的服装图像，为计算机辅助服装设计提供了新思路。
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