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公开(公告)号：CN112509070B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011408336.3
申请日：2020-12-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种隐私保护Canny边缘检测方法。本发明包括：客户端、第一云服务器、第二云服务器、第三云服务器。客户端加密源图像，得到一个加密图像和一个偏移图像，分别发送给第一云服务器和第二云服务器；第一云服务器和第二云服务器分别对各自接收到的图像进行颜色空间转换、高斯滤波、梯度计算，并在第三云服务器的帮助下完成低阈值检验、非极大值抑制、高阈值检验、边缘连接、孤立点抑制，之后将两个加密结果图像返回给客户端；客户端解密得到Canny边缘检测的结果。本发明优点在于，在不泄露源图像的隐私信息给云服务器的条件下，实现对源图像的Canny边缘检测，且达到与OpenCV标准Canny边缘检测几乎完全一样的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112288787A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011067248.1
申请日：2020-10-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明提出了一种基于生物地理优化的多模态医学图像配准方法。将同一病人部位的CT图像和MR图像输入到医学图像配准系统中进行预处理得到预处理后病人部位的CT图像和MR图像；根据预处理后病人部位的CT图像计算信息熵，根据预处理后病人部位的MR图像计算信息熵，计算预处理后病人的CT图像与MR图像的联合信息熵，进一步计算标准化互信息；将预处理后病人部位的CT图像与MR图像的标准化互信息作为适应度值，根据适应度值通过优化方法多次迭代更新变化矩阵，当达到最大迭代次数或者适应度值大于适应度阈值则结束迭代得到最优变化矩阵，将MR图像应用最优变换矩阵实现与CT图像的配准。本发明配准精度高，稳定性强。
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公开(公告)号：CN111325284A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010158303.1
申请日：2020-03-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标动态分布自适应的图像分类方法，首先获取第一图像数据和第二图像数据，然后采用多目标优化算法搜索得到目标映射空间，包括：初始化种群，将映射空间的情况编码进种群中，利用多目标优化算法搜索最优的种群，其中，最优的种群为满足两个目标的帕累托解集，两个目标为条件分布概率和边缘分布概率；再从帕累托解集中筛选出最优的解，根据最优的解获得目标映射空间；接着将第一图像数据映射到目标映射空间，获得第三图像数据；接下来基于第三图像数据训练出一个图像分类器；再利用训练出的图像分类器对第二图像数据的标签进行预测，对第二图像数据贴标。本发明可以解决现有数据迁移学习过程中分布不均衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN111667565B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010400340.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种基于优化的保持特征的三维网格模型简化方法和系统。首先计算三维网格中每条边的高斯曲率，将其与该边的二次误差测度结合计算边的折叠代价，构建基于特征保持的边折叠操作。将边分裂操作序列与基于特征保持的边折叠操作序列组合生成混合序列，使用混合机制来进行三维网格模型的简化。利用差分进化的交叉、变异操作代替鲸鱼优化中的全局搜索阶段，构建鲸鱼差分进化优化算法。最后利用优化算法来寻找最优的边分裂操作与边折叠操作序列组合方式，使得简化后的三维模型与原始模型之间近似误差最小。本发明通过网格简化，能够得到具有最小近似误差的最优三维网格简化效果，同时能较好地保持几何特征，提高模型中三角形质量。
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公开(公告)号：CN112509070A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011408336.3
申请日：2020-12-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种隐私保护Canny边缘检测方法。本发明包括：客户端、第一云服务器、第二云服务器、第三云服务器。客户端加密源图像，得到一个加密图像和一个偏移图像，分别发送给第一云服务器和第二云服务器；第一云服务器和第二云服务器分别对各自接收到的图像进行颜色空间转换、高斯滤波、梯度计算，并在第三云服务器的帮助下完成低阈值检验、非极大值抑制、高阈值检验、边缘连接、孤立点抑制，之后将两个加密结果图像返回给客户端；客户端解密得到Canny边缘检测的结果。本发明优点在于，在不泄露源图像的隐私信息给云服务器的条件下，实现对源图像的Canny边缘检测，且达到与OpenCV标准Canny边缘检测几乎完全一样的结果。
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公开(公告)号：CN111667565A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010400340.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种基于优化的保持特征的三维网格模型简化方法和系统。首先计算三维网格中每条边的高斯曲率，将其与该边的二次误差测度结合计算边的折叠代价，构建基于特征保持的边折叠操作。将边分裂操作序列与基于特征保持的边折叠操作序列组合生成混合序列，使用混合机制来进行三维网格模型的简化。利用差分进化的交叉、变异操作代替鲸鱼优化中的全局搜索阶段，构建鲸鱼差分进化优化算法。最后利用优化算法来寻找最优的边分裂操作与边折叠操作序列组合方式，使得简化后的三维模型与原始模型之间近似误差最小。本发明通过网格简化，能够得到具有最小近似误差的最优三维网格简化效果，同时能较好地保持几何特征，提高模型中三角形质量。
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