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公开(公告)号：CN118015618A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410189704.1
申请日：2024-02-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像中阴道炎标志细胞的端到端检测方法及装置，属于医学图像处理领域。该方法包括：获取待检测的阴道分泌物荧光显微图像；将待检测的阴道分泌物荧光显微图像输入至预设的端到端的阴道分泌物荧光显微图像的细胞检测模型中，得到标注图像和含有预测的类别、置信度和边界框坐标的文本文档。该装置包括连接的图像获取模块和图像处理模块。本发明能够在保证特异性不受影响的前提下，提升敏感性，满足临床实践中阴道炎诊断的自动化需求。
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公开(公告)号：CN117579944A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311529625.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于饱和校正与细节增强的过曝光图像处理方法及系统，获得原始的过曝光图像数据Iin；对过曝光图像数据Iin进行空间光照估计及全局曝光校正处理，得到全局曝光校正结果图像RI；对全局校正结果图像RI区分不同通道饱和类型，依次进行单通道、双通道、三通道的饱和像素校正处理，得到校正后的图像IΩ；对校正后图像IΩ进行双边滤波处理，输出结果图像Iout。本发明通过对图像过曝光区域有着很好的处理效果，能够有效恢复饱和区域的细节信息，增强对比度，让处理后图像的视觉质量大幅提升，更贴近人眼视觉，同时对原有较暗背景信息保持较好，并没有进行过多干预。
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公开(公告)号：CN115684215A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211192884.6
申请日：2022-09-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于C型臂升降机构的X射线安检设备及工作方法，本发明通过C型臂携带X射线源和线阵探测器在C型臂移动导轨上移动，实现一定范围内任意角度旋转，并使用升降机构导轨带动C型臂在竖直方向范围内任意区间位移，实现了范围内的任意角度、任意升降区间的X射线透射成像，解决范围内任意角度成像问题。
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公开(公告)号：CN117522763A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311527725.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像显著特征的过曝光图像饱和像素检测方法及系统，获取待检测图像，对图像显著特征进行提取，获得图像灰度对比度特征值、空间邻域特征值、亮度颜色特征值；根据图像灰度对比度特征值、空间邻域特征值、亮度颜色特征值计算像素过曝光衡量指标Ψ；当像素过曝光衡量指标Ψ＞0.5时，图像中对应像素点为过曝光点；根据过曝光点数占图像总像素点数的比例判定图像是否为过曝光图像。本发明检测出的图像中的过曝光点呈现出明显的区域性，且过曝光区域更加紧凑，表现出较强的整体性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113554570B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110892449.3
申请日：2021-08-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T5/00 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 处理速度，减少了伪影的引入。本发明公开了一种基于深度学习的双域CT图像环状伪影去除方法，针对CT图像的环状伪影，使用投影域和图像域双域混合的校正方法，利用深度神经网络在投影域和图像域分别进行伪影校正，然后将双域校正后的图像组合为双通道的图像集，并分割为图像块，通过一个图像质量评价的深度神经网络来对这些图像块进行质量评价，其中评价高的通道保留下来，最终所有保留下的图像块经过直方图匹配后组成最终的(56)对比文件Wei Fang et al..Removing RingArtefacts for Photon-Counting DetectorsUsing Neural Networks in DifferentDomains《.IEEE Access》.2020,摘要，第II.A节，第II.D节，第II.E节，附图2-5.
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公开(公告)号：CN113554570A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110892449.3
申请日：2021-08-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的双域CT图像环状伪影去除方法，针对CT图像的环状伪影，使用投影域和图像域双域混合的校正方法，利用深度神经网络在投影域和图像域分别进行伪影校正，然后将双域校正后的图像组合为双通道的图像集，并分割为图像块，通过一个图像质量评价的深度神经网络来对这些图像块进行质量评价，其中评价高的通道保留下来，最终所有保留下的图像块经过直方图匹配后组成最终的校正图像。本发明使用了深度神经网络在投影域和图像域分别对伪影图像进行处理，这种方法比之传统的后处理算法如正则化迭代算法，提高了处理速度，减少了伪影的引入。
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公开(公告)号：CN102496232B
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201110411604.1
申请日：2011-12-12
IPC: G08B13/196 , G06T17/00 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种输电设施监控方法和系统，该方法包括：对监控区域进行三维立体视觉的建模，并对可能的入侵物进行建模，得到入侵物模型，实时采集监控区域内的图像信息，并检测是否有入侵物，当检测到有入侵物时，提取入侵物的特征信息，对比提取出的入侵物的特征信息与建模中的入侵物的特征信息，以确定入侵物的类型，计算入侵物与目标铁塔间水平距离和入侵物的体积参数，根据入侵物类型、与目标铁塔间的水平距离和入侵物的体积参数，根据入侵物的类型、与目标铁塔之间的水平距离和入侵物的体积参数，确定入侵物的威胁程度，该方法应用于电力设施监控系统中，利用该系统，提高监控的准确性。
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公开(公告)号：CN102496232A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110411604.1
申请日：2011-12-12
IPC: G08B13/196 , G06T17/00 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种输电设施监控方法和系统，该方法包括：对监控区域进行三维立体视觉的建模，并对可能的入侵物进行建模，得到入侵物模型，实时采集监控区域内的图像信息，并检测是否有入侵物，当检测到有入侵物时，提取入侵物的特征信息，对比提取出的入侵物的特征信息与建模中的入侵物的特征信息，以确定入侵物的类型，计算入侵物与目标铁塔间水平距离和入侵物的体积参数，根据入侵物类型、与目标铁塔间的水平距离和入侵物的体积参数，根据入侵物的类型、与目标铁塔之间的水平距离和入侵物的体积参数，确定入侵物的威胁程度，该方法应用于电力设施监控系统中，利用该系统，提高监控的准确性。
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