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公开(公告)号：CN111582214A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010414134.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和生物学、动物行为学领域，具体涉及一种基于孪生网络的笼养动物行为分析方法、系统、装置，旨在解决现有跨物种笼养动物实时行为分析方法需要大量的跨物种标注数据以及检测分析精细度、准确率较低的问题。本系统方法包括：获取待分析目标在第t帧图像中的搜索区域；通过孪生子网络分别提取搜索区域、预设的目标区域、预设的背景区域的特征；基于提取的特征，分别通过区域生成网络、蒙版子网络获取待分析目标的检测区域、mask；迭代获取设定帧数内的检测区域、mask，并通过预设的聚类方法，得到待分析目标在设定帧数内的运动状态。本发明减少了对标注数据的需求，提高了效率以及检测分析的精细度、准确率。
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公开(公告)号：CN108038874B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201711248908.4
申请日：2017-12-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及扫描电镜图像配准领域，具体涉及一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法，目的是为了提高电镜图像配准的实时性。本发明的实时配准装置包括FPGA和计算服务器；计算服务器包括CPU和GPU。FPGA用于直接连接电镜实时获取序列切片图像数据，并计算相邻切片图像之间的对应点，最后将从电镜获得的图像数据以及相邻切片之间的对应点信息发送至计算服务器；计算服务器中的CPU，对序列切片中匹配得到的对应点位置进行调整优化；计算服务器中的GPU，根据调整后的对应点位置进行图像形变。本发明能够形成对电镜系统高通量图像数据的高精度、低延时的长序列配准能力，满足高通量电镜序列切片成像的实时配准需求。
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公开(公告)号：CN107545567B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710638426.3
申请日：2017-07-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理和神经科学领域，具体涉及一种生物组织序列切片显微图像的配准方法及装置。旨在解决无法在生物组织相邻切片显微图像间寻找到真实可靠的对应点信息的问题。为此目的，本发明中提出了一种生物组织序列切片显微图像的配准方法，包括：获取生物组织序列切片显微图像中各相邻切片显微图像的对应点；调整所获取的各对应点的位置；依据调整后的各对应点的位置，对生物组织序列切片显微图像进行图像形变。通过本发明可以找到相邻切片显微图像之间真实可靠的对应点信息，从而保证了生物组织序列切片显微图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN108038874A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711248908.4
申请日：2017-12-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及扫描电镜图像配准领域，具体涉及一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法，目的是为了提高电镜图像配准的实时性。本发明的实时配准装置包括FPGA和计算服务器；计算服务器包括CPU和GPU。FPGA用于直接连接电镜实时获取序列切片图像数据，并计算相邻切片图像之间的对应点，最后将从电镜获得的图像数据以及相邻切片之间的对应点信息发送至计算服务器；计算服务器中的CPU，对序列切片中匹配得到的对应点位置进行调整优化；计算服务器中的GPU，根据调整后的对应点位置进行图像形变。本发明能够形成对电镜系统高通量图像数据的高精度、低延时的长序列配准能力，满足高通量电镜序列切片成像的实时配准需求。
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公开(公告)号：CN106508047B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110014845.2
申请日：2011-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种利用自适应多尺度基本形式实现图像融合的方法，括：对一幅连续的多值图像表达式进行Taylor展开得到该多值图像的梯度，对该多值图像的梯度求微分得到该多值图像的第一基本形式；对该第一基本形式进行Mallat离散小波变换，将该第一基本形式扩展为多尺度基本形式；对该多尺度基本形式进行加权处理，将该多尺度基本形式扩展为自适应多尺度基本形式；由该自适应多尺度基本形式对该多值图像进行重新表示，得到由多级低通分量和高通分量表示的该多值图像的多尺度表示，对该多值图像的多尺度表示进行Mallat小波逆变换，得到原图像的融合图像。利用本发明，解决了多尺度基本形式中单值图像赋予相同的权重，没有考虑到单值图像之间的相互关系的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109584368B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201811213305.5
申请日：2018-10-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种生物样品三维结构的构建方法及装置，所述方法包括，获取至少两个生物样品薄片的三维图像；修正所述薄片的三维图像表面生成三维图像块；将所述三维图像块拆分为二维序列图像，并根据所述至少两个生物样品薄片的位置排列所述二维序列图像；计算所述二维序列图像的图像变形位置坐标，确定所述生物样品的三维结构。本发明能够有效处理序列薄片的不规则形变和表面不平整，并将序列薄片的三维图像在三维空间中联接起来，实现对大体量生物样品的高分辨率整体三维结构构建。
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公开(公告)号：CN109584156A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811213303.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种显微序列图像拼接方法及装置，所述方法包括：采用模板匹配算法匹配相邻图像的重叠区域，计算所述相邻图像的位置差异；根据图像间的邻接关系建立数学模型，结合BP算法计算图像的全局位置坐标，生成全局图像。本发明能够有效处理局部拼接过程中由于图像存在空白或重复区域等原因带来的误匹配，降低了局部拼接的错误匹配，具有较高的鲁棒性；而且计算速度快，自动化程度高，拼接效果好。
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公开(公告)号：CN106373116A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610716189.3
申请日：2016-08-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T5/20 , G06T2207/10061 , G06T2207/20172 , G06T2207/30024
Abstract: 本发明公开了一种基于双光子图像的突触检测方法，其涉及模式识别和神经学技术领域。其中，该方法包括获取所述双光子图像；将所述双光子图像分为轴突图像和树突图像；在所述轴突图像中进行轴突小结的2D检测；在所述树突图像中进行树突棘的2D检测；用检测到的轴突小结和树突棘进行2D突触检测；基于2D突触检测结果，进行3D突触检测。通过本发明，提高了检测突触的效率和精度，还具有普适性，且对图像类型不敏感。
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公开(公告)号：CN105092621A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510450536.8
申请日：2015-07-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N23/22
Abstract: 本发明提供的显著化生物组织切片膜结构的刻蚀工艺及图像合成方法，包括：采集生物组织切片，将所述生物组织切片通过扫描电子显微镜SEM观察得到第一生物组织切片图像；将所述生物组织切片进行刻蚀处理得到刻蚀的生物组织切片，并将所述刻蚀的生物组织切片通过所述SEM观察得到第二生物组织切片图像；将所述第一生物组织切片图像和所述第二生物组织切片图像进行融合得到融合的生物组织切片图像。本发明可以提高生物微观结构的三维重建精度和效率。
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公开(公告)号：CN106508045B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110014854.1
申请日：2011-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨率重建方法。该方法包括两部分：1、图像的自适应分解。这里所谓的自适应是指图像数据自适应的驱动分解过程。2、在图像自适应分解的基础上进行超分辨率放大。把图像自适应分解为低频信息和高频的信息的基础上，在高频部分应用高斯混合模型作为先验模型进行超分辨率放大，低频部分采用样条插值，最后进行叠加。本发明可以实现图像的高品质放大。
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