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公开(公告)号：CN110751664B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910931927.X
申请日：2019-09-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/13 , G06T7/11 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于超体素匹配的脑组织分割方法，步骤如下：S1：所有的磁共振图像通过SLIC算法均生成超体素数据；S2：预处理所有的磁共振图像；S3：获取得到每个磁共振图像的超体素特征；S4：计算每个超体素和相邻超体素之间的特征梯度，并获取特征梯度之和；S5：确定模板图像中每个超体素对应的标签；S6：将每个磁共振图像的超体素特征、特征梯度之和串联为一个向量，根据向量计算待匹配磁共振图像和模板图像中每个超体素的相似度；S7：将待匹配磁共振图像和模板图像进行匹配，确定出每个待匹配磁共振图像的分割结果。本发明在匹配的过程中考虑超体素自身特征的同时，也能够考虑相邻超体素之间的关系，进而能够得到有效的匹配结果。
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公开(公告)号：CN110473206B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN201910670324.9
申请日：2019-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超体素与测度学习的弥散张量图像分割方法，包括以下步骤：首先，对弥散张量图像，计算描述每个体素水分子弥散的几何特征与方向特征。然后，在弥散张量图像的组织区域均匀采样种子点，结合位置、几何与方向特征，采用局部空间模糊聚类方法生成超体素。接着，在谱聚类的框架下，建立测度学习与聚类的优化模型，对目标函数采用迭代交替求解，实现超体素的分类。最后，将超体素的分类结果映射回图像空间，从而获得弥散张量图像的分割结果。本发明方法可以高效、稳定地获得精准的组织分割，对于大脑神经影像分析、疾病诊断与大脑认知研究等具有科学意义。
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公开(公告)号：CN110633663B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910835953.2
申请日：2019-09-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种手语视频中自动裁剪多模态数据的方法，该方法：把手语视频裁剪为图像、视频、语音以及手语四个模态的数据集合，基于感知哈希算法把视频关键帧与自定义人脸特征库进行比对，实现视频裁剪过程全自动。本发明通过利用自定义的人脸库裁剪视频中的多模态数据，提高构建多模态数据集的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109086802B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810748292.5
申请日：2018-07-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于八元数卷积神经网络的图像分类方法，首先，输入训练图像，并且将训练图像表示成八元数矩阵的形式；其次，建立八元数卷积神经网络并且训练八元数卷积神经网络，学习得到每一层的网络参数，即训练模型；然后，用校验图像集进行校验，调整到最佳网络参数；最后，对测试图像进行测试，统计分类结果，计算识别率。本发明构造的八元数卷积神经网络，应用八元数矩阵表达方式保留图像内部的内在结构，使得在各种分类任务中，构造的网络与传统方法相比能够获得更高的图像的分类准确率。
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公开(公告)号：CN103150722B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310017929.0
申请日：2013-01-17
Applicant: 东南大学
Inventor： 章品正
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种应用四元数边缘检测与图论优化的外周血白细胞边缘提取方法，包括用于提高图像信噪比的图像预处理步骤、用于获取仅包含一个白细胞正方形区域的细胞窗定位步骤、应用正交小波包多尺度分析与链码方法实现白细胞胞核轮廓提取与链接的步骤、应用四元数边缘检测获取胞浆轮廓片段的步骤、应用图论优化方法实现胞浆轮廓链接的步骤。通过综合白细胞胞核及胞浆边缘提取与链接结果实现外周血白细胞边缘的分割提取。
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公开(公告)号：CN116403559A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310330246.4
申请日：2023-03-30
Applicant: 东南大学
IPC: G10L13/02 , H04N21/4627 , H04N21/439 , H04N21/44
Abstract: 本发明公开了一种文本驱动视频生成系统的实现方法，该方法把语音合成系统、视频生成系统集成到了一个系统。语音合成系统采用动态Web技术的JSP页面，通过执行后端服务器训练完成的语音合成模型，完成语音的生成，再通过框架把语音传送到前端，其中还增加了新增、删除、查询、批量删除、合成语音下载、合成语音变速等模块。视频生成系统以语音合成系统为基石，既可以采用语音合成系统生成的语音，也可以采用任意用户上传的语音，以及任意一张人脸图片，通过JSP页面将语音和图片传送到后端服务器，后端加载训练完成的视频生成模型，完成视频的生成，再通过框架把视频传送到前端，从而实现了完整的文本驱动视频生成系统。
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公开(公告)号：CN109285176B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811166740.7
申请日：2018-10-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正则化图割的大脑组织分割方法，首先基于强度距离和空间相似度，设计新的体素间相似度计算方法，从而对体素进行聚类，把大脑MRI图像分割为一系列均匀并且较好地贴合图像边缘的超体素；随后明通过把大脑不同组织的先验概率融入到图割框架中，设计一个能量计算公式，计算每个超体素在分配不同标签时各个部分的能量值，从而使用图割方法对超体素分割，把Magnetic Resonance Imaging(MRI)图像分割成不同的组织。本发明能够从最初的脑部MRI分割出三种脑组织，分割结果中各个组织间边界贴合度高。与已有的MRI图像分割方法相比，本发明分割效果更好，边界贴合度更高，效率更高，处理速度更快，可以较好地抑制噪声的影响。
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公开(公告)号：CN110751664A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910931927.X
申请日：2019-09-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超体素匹配的脑组织分割方法，步骤如下：S1：所有的磁共振图像通过SLIC算法均生成超体素数据；S2：预处理所有的磁共振图像；S3：获取得到每个磁共振图像的超体素特征；S4：计算每个超体素和相邻超体素之间的特征梯度，并获取特征梯度之和；S5：确定模板图像中每个超体素对应的标签；S6：将每个磁共振图像的超体素特征、特征梯度之和串联为一个向量，根据向量计算待匹配磁共振图像和模板图像中每个超体素的相似度；S7：将待匹配磁共振图像和模板图像进行匹配，确定出每个待匹配磁共振图像的分割结果。本发明在匹配的过程中考虑超体素自身特征的同时，也能够考虑相邻超体素之间的关系，进而能够得到有效的匹配结果。
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