公开(公告)号：CN115439651A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202210991443.6

申请日：2022-08-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高山 ,  张广 ,  崔颖 ,  苏静静 ,  朱佳 ,  朱龙宇 ,  田园

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提出了一种基于空间多尺度注意网络的DSA脑血管分割系统及方法；获取原始的DSA图像数据；对每一帧图像标注类别，标注出血管结构和非血管结构，制作DSA脑血管数据集；对图像进行预处理，分为测试集、训练集和验证集；将训练集的数据送入空间多尺度注意力网络模型中进行训练，调整模型训练过程的参数，通过验证集中的AUC值选择出最好的模型；将测试集的图像分成局部图像块，通过筛选出的最好模型，测试测试集数据，并将预测结果重建，验证分割效果；本发明能够明显提高分割精度，改善分割效果。精确的血管分割结果可以辅助医生诊断血管疾病，并且多个角度下的二维血管结构可以实现血管的三维可视化建模，具有一定的实际意义。

公开(公告)号：CN114359091A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111645100.6

申请日：2021-12-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高山 ,  崔颖 ,  韩佳成 ,  苏静静

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是一种基于Transformer的水下图像增强方法。本发明涉及数字图像处理和水下图像处理技术领域，本发明通过输入端输入待增强的水下图像，采用多级下采样模块通过卷积的方式进行下采样，获得不同尺度下的图像；通过全局特征提取模块采用卷积结合残差块的方式，进行不同尺度下图像的特征提取，获得不同尺寸下的特征图；将最小尺寸的特征图输入编码器，并采用多级特征深化提取的方式进行处理；将解码器的输出进行块解码，将最小尺寸特征图经过Transformer的输出从序列重新恢复成图像形式；经过多级上采样模块进行尺度上的恢复，结合之前的多级细节深化模块，获得输出的增强图像。