基于ROCGraph的图像分割质量评价方法

    公开(公告)号:CN104794714A

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:CN201510183962.X

    申请日:2015-04-18

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G06T2207/20

    Abstract: 本发明提出了一种基于ROC Graph的图像分割质量评价方法,该方法包括以下几个步骤:第一,通过与参考分割图像作对比,将待评价分割图像中的像素分为四类,第二,引入像素空间信息,对参考图像中的像素进行距离变换,计算每个像素到目标边界的距离;第三,根据参考图像中每个像素的距离系数,赋予分割图像中相应位置的像素一个权值;第四,利用权值计算出加权真正率wTPR和加权假正率wFPR,并在ROCGraph中描出点(wFPR,wTPR);第五,根据ROC Graph中(wFPR,wTPR)点到(0,1)点的距离,为分割图像打分,分数越高,表明待评价图像的分割效果越好。本发明所述方法能够有效地对分割图像的质量好坏做出评价,而且评价结果更为合理、直观,与人类视觉的主观评价结果一致。

    南极深冰下冰岩界面取心钻进保直装置与方法

    公开(公告)号:CN119531759A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411786645.2

    申请日:2024-12-06

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种南极深冰下冰岩界面取心钻进保直装置与方法,涉及地质钻探技术领域,包括保直入岩装置,保直入岩装置为上下贯穿的中空管状结构,保直入岩装置中部设有保直入岩装置内螺纹,保直入岩装置下部设有孔底固定锥形齿,保直入岩装置顶部周向分布有多个顶部孔壁切削齿,保直入岩装置外壁上位于相邻两个顶部孔壁切削齿7之间均设有提钻时孔壁切削排冰屑通道,此保直入岩装置适用于极地深冰下复杂冰岩界面的保直入岩,装置内孔为变孔径设计,可以实现对钻具整体仅约束侧向位移与变形,而不限制其竖向移动。

    基于ROC Graph的图像分割质量评价方法

    公开(公告)号:CN104794714B

    公开(公告)日:2018-07-10

    申请号:CN201510183962.X

    申请日:2015-04-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于ROC Graph的图像分割质量评价方法,该方法包括以下几个步骤:第一,通过与参考分割图像作对比,将待评价分割图像中的像素分为四类,第二,引入像素空间信息,对参考图像中的像素进行距离变换,计算每个像素到目标边界的距离;第三,根据参考图像中每个像素的距离系数,赋予分割图像中相应位置的像素一个权值;第四,利用权值计算出加权真正率wTPR和加权假正率wFPR,并在ROCGraph中描出点(wFPR,wTPR);第五,根据ROC Graph中(wFPR,wTPR)点到(0,1)点的距离,为分割图像打分,分数越高,表明待评价图像的分割效果越好。本发明所述方法能够有效地对分割图像的质量好坏做出评价,而且评价结果更为合理、直观,与人类视觉的主观评价结果一致。

    一种基于多级阈值分割的多模态医学图像处理方法

    公开(公告)号:CN105389811B

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201510725759.0

    申请日:2015-10-30

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多级阈值分割的多模态医学图像处理方法,包括如下步骤:步骤一:获取相应的医学图像灰度图像数据;步骤二:构建高斯尺度空间模型来同时完成去噪处理;步骤三:采用各向异性非线性扩散和0范式梯度最小化模型来完成医学图像的平滑处理;步骤四:缩小OTSU图像分割算法中最佳阈值的搜算范围,以提高搜算效率;步骤五:通过有效利用空间位置信息来提取完整的分割区域,从而得出更好的分割效果。本发明在图像预处理去噪阶段建立多尺度高斯模型,具有相比单一尺度模型下更好地去噪效果,在采用多阈值OTSU分割方法这一阶段,缩小了算法阈值搜素范围,提高了分割算法运行效率。因此本发明具有实时性好,分割效果准确这两大优点。

    一种基于多级阈值分割的多模态医学图像处理方法

    公开(公告)号:CN105389811A

    公开(公告)日:2016-03-09

    申请号:CN201510725759.0

    申请日:2015-10-30

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G06T7/0012 G06T5/002 G06T2207/30004

    Abstract: 本发明公开了一种基于多级阈值分割的多模态医学图像处理方法,包括如下步骤:步骤一:获取相应的医学图像灰度图像数据;步骤二:构建高斯尺度空间模型来同时完成去噪处理;步骤三:采用各向异性非线性扩散和0范式梯度最小化模型来完成医学图像的平滑处理;步骤四:缩小OTSU图像分割算法中最佳阈值的搜算范围,以提高搜算效率;步骤五:通过有效利用空间位置信息来提取完整的分割区域,从而得出更好的分割效果。本发明在图像预处理去噪阶段建立多尺度高斯模型,具有相比单一尺度模型下更好地去噪效果,在采用多阈值OTSU分割方法这一阶段,缩小了算法阈值搜素范围,提高了分割算法运行效率。因此本发明具有实时性好,分割效果准确这两大优点。

Patent Agency Ranking