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公开(公告)号：CN114332133A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210009185.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进CE‑Net的新冠肺炎CT图像感染区分割方法及系统，首先，在编码阶段加入注意力机制SE模块引入全局上下文信息，增强特征提取阶段的感受野，加大目标相关特征通道的权重，从而提高小目标的分割能力。其次，引入特征聚合模块,采用双线性插值的方法，融合了不同层次的图像特征，得到更具有判别能力的表达，进一步提高网络的分割精度。本发明在COVID‑19‑CT‑Scans数据集上能够更好的捕捉到CT图像中的新冠肺炎感染区域特征，并有良好的分割效果，对比原始CE‑Net网络和其它分割算法在整体上都有显著的提高。
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公开(公告)号：CN114332133B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210009185.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T5/40 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于改进CE‑Net的肺炎CT图像感染区分割方法及系统，首先，在编码阶段加入注意力机制SE模块引入全局上下文信息，增强特征提取阶段的感受野，加大目标相关特征通道的权重，从而提高小目标的分割能力。其次，引入特征聚合模块,采用双线性插值的方法，融合了不同层次的图像特征，得到更具有判别能力的表达，进一步提高网络的分割精度。本发明在COVID‑19‑CT‑Scans数据集上能够更好的捕捉到CT图像中的肺炎感染区域特征，并有良好的分割效果，对比原始CE‑Net网络和其它分割算法在整体上都有显著的提高。
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公开(公告)号：CN111104913A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911335327.3
申请日：2019-12-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构及相似度的视频提取PPT方法，首先，采集视频的第一帧图像；对帧图像进行颜色空间转换、高斯滤波、膨胀、Canny边缘检测、轮廓检测，找到其中的目标区域；然后，利用多边形拟合、透视变换对目标区域进行处理，将目标区域转化为矩形；相隔2秒在视频中再取新帧，重复上述的操作，获取第二图的PPT目标区域；最后，对两PPT图片进行相似度比较和差异度比较，接着留下第二幅PPT图，重复执行上述操作直至视频结束；对所有保存的图片进行再裁剪和时间序列筛选处理，以PDF文件形式保存。本发明提供一种从视频中简单、快速提取PPT内容图片并且以PDF文件形式保存的方法。
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公开(公告)号：CN111104913B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911335327.3
申请日：2019-12-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构及相似度的视频提取PPT方法，首先，采集视频的第一帧图像；对帧图像进行颜色空间转换、高斯滤波、膨胀、Canny边缘检测、轮廓检测，找到其中的目标区域；然后，利用多边形拟合、透视变换对目标区域进行处理，将目标区域转化为矩形；相隔2秒在视频中再取新帧，重复上述的操作，获取第二图的PPT目标区域；最后，对两PPT图片进行相似度比较和差异度比较，接着留下第二幅PPT图，重复执行上述操作直至视频结束；对所有保存的图片进行再裁剪和时间序列筛选处理，以PDF文件形式保存。本发明提供一种从视频中简单、快速提取PPT内容图片并且以PDF文件形式保存的方法。
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