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公开(公告)号：CN105913434B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610227867.X
申请日：2016-04-13
Applicant: 中国计量大学 , 迈克医疗电子有限公司
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，特别涉及一种白细胞定位和迭代分割方法。根据白细胞图片的边界密度信息和颜色信息，计算每一个滑动窗口的边界密度特征因子和颜色特征因子的得分，进而选取得分较高的一部分窗口，之后将这些定位窗口进行处理，整合为最终的白细胞定位窗口，截取白细胞图片中定位窗口的区域即为定位子图。而白细胞的分割是基于定位进行的，用定位子图初始化GrabCut算法，通过膨胀迭代的方法逐步实现白细胞的准确分割。同时，对GrabCut算法的初始图也做了替换像素的预处理，使得能够在一定程度上提高GrabCut的分割精确度。本发明能够有效地避免白细胞直接在原图上分割受到红细胞等其他因素的影响，而且能够产生准确且有效的分割结果。
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公开(公告)号：CN111402141A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010218654.7
申请日：2020-03-25
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种串联式单图像超分辨率重建方法。利用以整块地分辨率图像作为输入的卷积稀疏编码进行重建，然后，使用以图像块作为输入的改进的固定邻域回归算法进行重建。最后，为了引进图像内部统计信息，建立自样例金字塔，以此为训练集使用自样例固定领域回归进行重建。本发明能利用各层方法各自的优势，对图像进行多次重建，能达到更好的重建效果。
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公开(公告)号：CN104751460B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510141013.5
申请日：2015-03-29
Applicant: 迈克医疗电子有限公司 , 中国计量大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边界的白细胞分割评价标准的建立方法，首先对专家分割的结果进行形态学处理建立中间变量，使其能够允许两个分割结果之间微小的差异；根据算法分割的结果和中间变量的集合关系找出分割正确的部分，未分割出来的部分以及分割多余的部分；再利用形态学重构和集合运算将这些部分转化为算法分割的边界及专家分割的边界，统计这些边界的像素个数计算F测度，从而评价算法分割的效果。本发明算法简单、有效合，对比现有基于区域的评判标准，不仅能够很好的刻画边界信息，同时还可以忽略边界细小的差异。
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公开(公告)号：CN111402140B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010218624.6
申请日：2020-03-25
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种单张图像超分辨率重建系统及方法，包括嵌入网络、级联的细提取块和重建网络，采用嵌入网络通过两个卷积层从原始的低分辨率图像中提取特征；两个级联的细提取块通过粗到细的方法由低分辨率特征重建高分辨率残差特征；重建的高分辨率残差特征被送到重建网络通过反卷积操作得到残差图像；将上采样的低分辨率图像与高分辨率残差图像相加，得到最终重建的高分辨率图像。本发明实现了单张图像的超分辨率重建，复杂度低、效果好。
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公开(公告)号：CN104751461B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201510141099.1
申请日：2015-03-29
Applicant: 迈克医疗电子有限公司 , 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直方图阈值及低秩表示的白细胞细胞核分割方法，包括以下步骤：自适应阈值的白细胞大致区域的获取；白细胞细胞核的精确分割。本发明的有益效果是，利用直方图阈值法和、低秩矩阵表示和流形学习理论实现了在复杂彩色人体血液细胞图像下分割白细胞细胞核的有效方法。利用直方图阈值法获得复杂的血细胞图像中白细胞的大致区域。然后对这一大致区域中的像素点从RGB彩色空间转换到Lab彩色空间，并提取a和b空间的像素值作为像素点的特征。将这些特征用基于流形的低秩表示实现聚类，将其分成细胞核区域和背景区域。本发明对颜色不均匀的图像和背景杂质较多的图像同样适用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106327490A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610707481.9
申请日：2016-08-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10056 , G06T2207/20036 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，特别涉及一种基于白细胞检测的细胞核分割方法。首先统计各类白细胞的直径大小来设定滑动窗口的多个尺寸，然后根据白细胞图片的梯度信息，针对每个滑动窗口选取候选窗口，再根据白细胞图片颜色对比信息、边界密度对比信息和梯度对比信息，计算每个候选窗口的特征值，输入ε-SVR模型，选取出最终检测窗口，截取白细胞图片中最终检测窗口的区域即为最终定位子图；然后用多项式曲线拟合子图灰度统计图的方法，来选取阈值分割细胞核，然后再用形态学处理进行孔洞填充和孤立点去除，使得分割结果更加精确。
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公开(公告)号：CN106248559A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610563175.2
申请日：2016-07-14
Applicant: 中国计量大学 , 嘉善加斯戴克医疗器械有限公司
IPC: G01N15/10
CPC classification number: G01N15/10 , G01N2015/1006
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，涉及一种人体外周血细胞图像中白细胞五分类技术，具体是一种基于深度学习的白细胞五分类方法。首先利用简单的颜色分量关系及形态学操作将白细胞从显微镜图片中检测出来，然后利用颗粒特征及SVM识别出嗜碱性粒细胞与嗜酸性粒细胞，接着利用卷积神经网络自动提取剩下细胞图片的特征，最后利用随机森林实现剩下的三分类。本发明能避免了传统方法中因分割带来的一些误差，并能有效的解决白细胞的五分类问题，并对不同数据库的细胞都能达到较好的结果。
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公开(公告)号：CN111402142A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010219445.4
申请日：2020-03-25
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络的单张图像超分辨率重建方法。包括以下步骤：使用两个卷积层，用于从原始的低分辨率图像中提取低层次的特征；六个级联的残差单元用来提取高层次的特征，密集连接可以加强信息的重利用并且能够降低计算的复杂度；每个残差单元后1×1的卷积层用来控制前一状态需要保留的特征图的维度；一个反卷积操作用来恢复特征从而获得残差图像；上采样的低分辨率图像和高分辨率残差图像经过一个求和操作得到最终的高分辨率输出图像。本发明中采用密集连接将低层次特征和高层次特征结合起来，从而为重建高分辨率图像提供更多信息，同时采用残差学习的方式来解决梯度消失或梯度爆炸的问题。
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公开(公告)号：CN106326871B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610744469.5
申请日：2016-08-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于模式识别领域，特别涉及一种基于字典分解和稀疏表示的鲁棒人脸识别方法。设计字典分解模型从给定的人脸图像训练数据集中把人脸图像中的类特定信息提取出来，然后计算一个映射矩阵来描述类特定信息与原始训练数据之间的映射关系，并根据计算得到的映射矩阵对测试图像进行校正，然后利用主成分分析(PCA)降维，最后通过稀疏表示分类器(SRC)进行识别分类。本发明能够有效地避免SRC识别过程中由于训练数据被污染或者存在遮挡、缺失而产生的识别率大幅降低的问题，能够得到较高且稳定的识别效果。
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公开(公告)号：CN104751462B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201510141209.4
申请日：2015-03-29
Applicant: 迈克医疗电子有限公司 , 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征非线性组合的白细胞分割方法，提取白细胞的灰度、CIE Lab空间上的颜色和纹元的梯度信息，以及白细胞的谱信息；用非线性的方式组合；用定向分水岭变换和超度量边界映射OWT‑UCM对组合后的信息处理，得到算法分割的结果；对比算法分割结果和专家分割的结果相应调节参数；直到达到预定的分割结果，然后确定参数，将该参数用于其它白细胞分割。有益效果是减少单个特征噪声的影响，以非线性的方法组合多个特征信息，能比线性组合的方法得到更小的训练误差，得到更好的分割结果。同时以迭代的方式去调整组合信息，进而调节网络的参数，可以根据我们预定的结果，逐步的接近目标，避免了无目标或者不合适调节。
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