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公开(公告)号:CN119180767A
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202411325808.7
申请日:2024-09-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本申请的实施例涉及眼底图像处理技术领域,特别涉及一种基于多阈值形状度量的图像暗斑消除方法,包括:对待处理眼底图像进行ROI区域提取并进行灰度化处理,得到ROI区域的灰度图像;对灰度图像进行多阈值分割,得到若干个二值图像;基于暗斑形状度量分别对各个二值图像进行候选暗斑检测,确定出各个二值图像中的候选暗斑;基于各个二值图像中的候选暗斑进行投票,筛选出真实暗斑,并基于真实暗斑在各个二值图像中的中心点和半径,确定真实暗斑的真实中心点和真实半径;基于真实暗斑的真实半径划定基准区域,基于基准区域的平均灰度值消除真实暗斑。该方法能够快速、便捷、高质量地消除眼底图像中的暗斑,并且所需的计算资源很少。
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公开(公告)号:CN120013827A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510061087.1
申请日:2025-01-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/80 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06T3/60
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像畸变矫正方法。该方法包括:获取初始图像数据集,对初始图像数据集进行筛选,得到初始无畸变图像数据集;利用不同的数学模型对初始无畸变图像数据集进行畸变处理,得到不同类型的畸变图像数据集,其中,不同的数学模型分别为除法模型、旋转模型和透视模型,不同类型的畸变图像数据集包括:桶形畸变图像数据集、枕形畸变图像数据集、旋转失真图像数据集和透视失真图像数据集,每个畸变图像携带像素坐标变换流。本发明解决了现有技术中对畸变类型不明确的畸变图像进行矫正,矫正准确率低的技术问题。
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公开(公告)号:CN119295478A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411315403.5
申请日:2024-09-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本申请的实施例涉及医学图像分割技术领域,特别涉及一种基于双流网络的医学图像分割方法,包括:将待检测CCM图像输入至双流网络中,双流网络由分割分支和检测分支组成,分割分支和检测分支共用特征提取器,分割分支由编码器、解码器、目标化卷积模块和1×1卷积层组成,特征提取器在分割分支中作为编码器,检测分支由特征提取器、RPN网络、ROI池化层、全连接层和边界细化模块组成;最终由分割分支输出待检测CCM图像的朗格汉斯细胞分割结果,由检测分支输出待检测CCM图像的朗格汉斯细胞检测结果。该方法有效提升了朗格汉斯细胞进行分割和检测的精度,从而很好地辅助医生进行干燥性干眼症的诊断。
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