-
公开(公告)号：CN113920443A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111153151.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于yolov5的遥感有向目标检测方法，包括下列步骤：接收原始遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理，获得初始训练图像；将所述初始训练图像输入yolov5神经网络中进行训练，在训练过程中分别计算边框中心坐标损失函数、边框宽高损失函数、θ角度分类损失函数、置信度损失函数；基于损失函数计算结果，所述yolov5神经网络输出预测边框的六参数。
-
公开(公告)号：CN114445311B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202210059319.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于域变换保边滤波器的多源医学图像融合方法和系统，该方法包括如下步骤：将多源医学图像输入域变换保边滤波器进行滤波处理，获得多源医学图像的平滑分量和结构分量；融合相应的平滑分量和结构分量，获得融合后的平滑分量融合图像和融合后的结构分量融合图像；对融合后的平滑分量融合图像和结构分量融合图像进行逆变换，获得多源医学图像的融合图像。本发明可有效地对不同模态的图像之间的差异信息进行融合和集中显现，既可以辅助医生能够更好的了解病人的身体状况，精准判断身体的患病区域，还利于医学图像的后续处理。
-
公开(公告)号：CN114445311A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210059319.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于域变换保边滤波器的多源医学图像融合方法和系统，该方法包括如下步骤：将多源医学图像输入域变换保边滤波器进行滤波处理，获得多源医学图像的平滑分量和结构分量；融合相应的平滑分量和结构分量，获得融合后的平滑分量融合图像和融合后的结构分量融合图像；对融合后的平滑分量融合图像和结构分量融合图像进行逆变换，获得多源医学图像的融合图像。本发明可有效地对不同模态的图像之间的差异信息进行融合和集中显现，既可以辅助医生能够更好的了解病人的身体状况，精准判断身体的患病区域，还利于医学图像的后续处理。
-
公开(公告)号：CN113920021A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111138929.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于两步式残差网络的水下图像增强方法，本方法根据水下图像成像模型获得仅存在色偏的数据集并与雾天数据集结合，并且采用残差网络分别训练两类数据集，使其分别拥有去除色偏、提高对比度的能力，最终达到增强水下图像的效果。使用两步式网络可以使每个网络更具专一性，更好的提取单一特征，同时减少了训练样本的数量，提高了网络的效率，更高效的增强水下图像。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
