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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108648174A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810299190.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自动对焦技术的多层图像融合方法及系统，根据融合时间及融合输入图像的处理层度进行的层次划分情况，分别从空间域和变换域对图像进行变换；将小波变换运算方法引入到卷积过程中，变换后的图像经提升小波分解后得到高频信息和低频信息，并对融合过程中的多个阈值进行优化；采用平均结构相似度作为融合过程权值寻优的评价函数；高频子带采用图像对比度与PCNN相结合进行高频融合，低频子带采用区域能量与区域梯度相结合进行低频融合。本发明通过自动化、智能化的手段实现对高分辨生物成像的自适应配准，操作简便，检测效率高，可靠性高，通用性强。
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公开(公告)号：CN107622488A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710892587.5
申请日：2017-09-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种共聚焦图像块相似度测量方法及系统，包括：以第一像素为中心选取矩形图像块；以第一像素以外的若干像素为中心分别选取相似矩形图像块，计算两矩形图像块之间的距离，将若干相似矩形图像块按距离从近到远排序，并选取前K个相似矩形图像块；计算矩形图像块与相似矩形图像块的相似度函数，选取K个相似矩形图像块中相似度函数大于预定阈值的相似矩形图像块。本发明有效地加强了图像块相似度测量的鲁棒性，便于后续的分析，能有效提升算法的稳定性。
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公开(公告)号：CN107764779B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710891789.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N21/63
Abstract: 本发明提供了一种共聚焦系统的超分辨成像方法及系统，包括：通过sCMOS相机获取共聚焦系统的原始扫描图像，并进行三次插值；通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的像素点与三次插值后的像素点相应位置进行相减，得到新的图像；对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。本发明能够有效地利用每个像素的位置信息，避免传统的直接将扫描点的图像相加从而损失细节的缺点，有效地提高了共聚焦系统的分辨率。
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公开(公告)号：CN107764779A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710891789.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N21/63
CPC classification number: G01N21/63
Abstract: 本发明提供了一种共聚焦系统的超分辨成像方法及系统，包括：通过sCMOS相机获取共聚焦系统的原始扫描图像，并进行三次插值；通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。本发明能够有效地利用每个像素的位置信息，避免传统的直接将扫描点的图像相加从而损失细节的缺点，有效地提高了共聚焦系统的分辨率。
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