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公开(公告)号:CN118072137A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410360119.3
申请日:2024-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4076
Abstract: 本发明属于遥感时空融合领域,具体涉及一种针对遥感图像突变的双流时间高敏感时空融合方法,包括:对样本数据中连续的三个粗分辨率图像跨尺度提取长时序信息,并将提取的长时序信息补充到样本图像中细分辨率图像;将预测时间前后的两张补充了长时序信息的细分辨率图像、预测时间与预测时间前后的粗分辨率图像差分、组成的图像对输入到双流网络中;通过双流网络进行预测高时间高空间分辨率的图像。本发明通过在输入时利用两对粗‑细分辨率图像辅助预测,解决图像短时间剧变问题,并捕捉连续时间的粗图像长时间信息,构建精细图像的时间激励,把握图像的实际变换,提高精细图像的时空一致性。
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公开(公告)号:CN119941757A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510040725.1
申请日:2025-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T11/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学影像辅助判读领域,特别涉及一种基于混合深度卷积和状态空间模型的肺部CT图像分割方法,包括:获取待处理的肺部CT图像;将肺部CT图像进行划分、映射,得到嵌入图像,将嵌入图像归一化;将归一化后的嵌入图像送入编码器层,降低特征图的高度和宽度并增加通道数;将编码后的图像送入解码器层,恢复特征的高度和宽度;将解码后的图像送入线性投影层,恢复通道的数量,匹配分割目标;本发明通过结合状态空间模型和混合深度卷积,可以在低计算成本的前提下有效地提升模型捕获远程信息的能力。
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