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[发明专利]基于参考图颜色风格的灰度图像着色方法-CN202111037335.7有效
发明人：丁勇;阮翊婷;夏靖雯;汤峻 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参考图颜色风格的灰度图像着色方法，可以作为线稿及黑白图像上色这一类问题的解决方案。本发明具体实施包括如下步骤：1.拟定上色图像类别库，根据类别收集彩色图像数据集，并对其进行线稿提取或灰度化，以及提取其颜色直方图信息。2.将彩色图像、线稿或灰度图像、颜色直方图信息作为训练集，输入网络中训练，得到对应该类别的着色模型。3.将待上色图像重新输入网络，使用步骤2中得到的模型进行图像着色。4.评估着色结果。本发明所提出的基于参考图颜色风格的灰度图像着色方法可以解决各种类别的线稿、黑白图像着色问题，并且在实践中证明着色效果良好。
基于参考颜色风格灰度图像着色方法

[发明专利]一种用于移动终端的风格化图标智能生成方法-CN202010334947.1有效
发明人：王倓;孙美君 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于移动终端的风格化图标智能生成方法，采用编解码器中的编码器分别对手绘风格图标及非手绘风格图标进行特征图提取，设提取的手绘风格图标的特征图为FS；设提取的非手绘风格图标的特征图为FC；将FS和FC融合后输入解码器，由解码器生成风格化图标。本发明该方法利用深度学习的相关技术，在设计人员提供少量的手绘图标后可以自动生成同风格的应用图标，节省了设计工时。
一种用于移动终端风格图标智能生成方法

[发明专利]MRI动态增强图像重建方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911358065.2有效
发明人：丁彧;刘琦;吕靖原;张卫国;徐健 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种MRI动态增强图像重建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取K空间数据，将所述K空间数据期相划分为多个平扫期期相以及多个动脉期期相；在所述平扫期期相与所述动脉期期相之间插入至少一个期相，得到期相重组后的K空间数据；所述插入至少一个期相内包括平扫期期相内的K空间数据和/或动脉期期相内的K空间数据；对所述期相重组后的K空间数据进行图像重建，得到医学图像。通过在平扫期期相与动脉期期相之间插入至少一个期相，再对期相重组后的K空间数据进行图像重建，能够避免造影剂到来之前的磁共振图像在图像重建时出现信号升高现象，提高灌注成像的图像质量。
mri 动态增强图像重建方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于多任务学习的增强CT图像生成方法和系统-CN202310896717.8有效
发明人：曲昂;张泽斌;贺树萌;王俊杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;北京联影智能影像技术研究院
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习的增强CT图像生成方法和系统，属于CT图像生成技术领域，解决了现有技术中无法快速并且安全得到增强CT图像的问题。方法包括：获取平扫CT图像和增强CT图像；对平扫CT图像和增强CT图像分别进行图像分割，得到对应的器官轮廓分割图像；根据平扫CT图像、增强CT图像和对应的器官轮廓分割图像构建训练样本集；构建多任务循环生成对抗网络模型，基于所述训练样本集对所述多任务循环生成对抗网络模型进行训练得到训练好的多任务循环生成对抗网络模型；获取待转换平扫CT图像，基于训练好的多任务循环生成对抗网络模型生成对应的增强CT图像。实现了高质量增强CT图像的快速生成。
一种基于任务学习增强 ct 图像生成方法系统

[发明专利]模型构建的方法和装置、照片生成方法和装置-CN202311028443.7有效
发明人：唐宇 -专利权人：海马云（天津）信息技术有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型构建的方法和装置、照片生成方法和装置、电子设备及存储介质，方法包括：确定第一LoRA模型作用于LDM模型的Unet网络的块结构的各个特征层中影响所述第一LoRA模型对应对象相似度的主要特征层记为第一特征层，确定第二LoRA模型作用于所述Unet网络的块结构的各个特征层中影响所述第二LoRA模型对应对象相似度的主要特征层记为第二特征层；在所述LDM模型的基础上，通过保留所述第一特征层和第二特征层中作用位置不同的各个特征层，和/或保留所述第一特征层和第二特征层中作用位置相同的各个特征层，并调整相同作用位置的至少一个特征层的作用权重系数，构建目标模型，通过该方案能够解决LoRA模型冲突的问题，便于生成特定风格的照片。
模型构建方法装置照片生成

[发明专利]基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法-CN201910074577.X有效
发明人：任尚杰;孙凯;董峰 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法，包括下列步骤：从已有的人体胸腔影像图像集中提取待测肺部形状和胸腔轮廓形状，得到肺部和胸腔的二值图像；根据二值图像建立相应的包括传感器模型和待测内含物在内的EIT仿真模型，胸腔轮廓形状用于建立传感器模型，肺部形状用于建立一定电导率的内含物；考虑模型误差，在EIT仿真模型基础上进行数据增强；求解上一步骤处理后的仿真模型正问题，得到图像重建所需的边界测量电压，建立CNN模型，测量电压和胸腔二值图像作为CNN模型的输入，以待测肺部图像作为CNN模型的输出。
基于空洞卷积网络阻抗图像重建方法

[发明专利]用于牙科用电子计算机断层扫描影像的滤波器适用方法及系统-CN201810862339.0有效
发明人：金善仲 -专利权人：奥齿泰因普兰特株式会社
申请日： 2018-08-01 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：涉及用于牙科用电子计算机断层扫描影像的滤波器适用方法及系统，该滤波器适用方法包括：利用牙科用电子计算机断层扫描装置获取牙科用电子计算机断层扫描影像的步骤；在所述获取的影像中提取效应区域的步骤；在所述获取的影像中仅对除所述效应区域之外的区域适用第一滤波器的步骤；以及输出适用滤波器的牙科用电子计算机断层扫描的影像的步骤。根据本发明，提供没有效应区域的牙科用电子计算机断层扫描影像来帮助治疗。更具体地，由于可以提供在金属或牙齿周围没有黑色效应区域的牙科用电子计算机断层扫描影像，从而有助于牙科治疗。并且，由于在视界的边界部分可以提供没有白色效应区域的牙科用电子计算机断层扫描影像，从而有助于牙科治疗。
用于牙科用电计算机断层扫描影像滤波器适用方法系统

[发明专利]图像生成方法和装置、计算机设备和计算机存储介质-CN201811258047.2有效
发明人：黄千洋 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像生成方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，方法包括：提取目标图像中的第一颜色和第二颜色；对第一颜色的颜色分量进行调整，得到第一基色；对第二颜色的颜色分量进行调整，得到第二基色；其中，颜色分量包括饱和度和/或亮度；生成包含第一基色和第二基色的匹配图像；匹配图像用于与目标图像在同一显示界面显示。上述图像生成方法，通过调整提取的第一颜色和第二颜色的饱和度和/或亮度，调整后的颜色与原始提取的颜色之间形成有效的区分，利用调整后的第一基色和第二基色形成匹配图像，避免原始提取的单一颜色形成的匹配图像单调且容易与搭配显示的目标图像近似导致显示不清晰的情况，提升生成的匹配图像的显示效果。
图像生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]纹理映射方法、装置、设备及程序产品-CN202310842658.6在审
发明人：李中秋 -专利权人：北京城市网邻信息技术有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种纹理映射方法、装置、设备及程序产品。针对平面户型图中的每个空间对象对应的投影区域，获取各顶点对应的模型坐标；基于平面户型图模型对应的旋转平移矩阵，将各顶点对应的模型坐标转换为对应的世界坐标；基于转换后的世界坐标确定投影区域在平面上对应的最大坐标值和最小坐标值，进而确定对投影区域绘制纹理行对应的像素坐标，根据像素坐标对投影区域绘制对应类型的纹理信息。针对户型方向与预设参考方向之间有夹角的特殊户型，还可以将纹理方向与户型方向之间的夹角确定为旋转角度，对绘制后的纹理信息进行旋转，使得旋转后的纹理方向与户型方向匹配，在视觉上不会呈现杂乱无章的效果，有助于提升用户体验。
纹理映射方法装置设备程序产品

[发明专利]平铺图像的渲染流水线-CN202280013986.9在审
发明人：尼古拉·布莱尔科 -专利权人：徕卡生物系统成像股份有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：公开了使用基于GPU和CPU的渲染流水线来渲染图像的特征。成像系统可以包括GPU和CPU，它们各自包括图像渲染器的一部分。GPU的部件可以处理图像图块集以生成具有包裹的图块坐标的纹理。GPU的部件还可以将图像数据存储为纹理金字塔的层级。当接收到后续图像数据时，GPU的部件可以访问纹理金字塔以确定先前存储的图像图块。GPU的部件可以使用先前存储的图像图块来渲染后续图像数据。
平铺图像渲染流水线

[发明专利]一种基于深度双域联合引导学习的LDCT图像重建方法-CN202310619288.X在审
发明人：吴战;杨洋;钟鑫云;陈阳 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度双域联合引导学习的LDCT图像重建方法，包括：临床获取的低剂量CT的投影域数据先在投影域网络中进行重建恢复，同时将只经过反投影操作的投影域数据作为引导，一起进入图像域重建网络，实现低剂量CT的重建操作，此外，双域网络也采用了一种新的结构，可以更好地融合局部与全局信息。本发明实现了低剂量CT的高质量重建，有效利用了原始投影域的数据。本发明不仅提出了一个新的域引导策略，利用原始投影域数据指导图像域的重建，还设计了一种新的网络模块，用于融合全局与局部信息，加强了传统双域模型的重建效果。
一种基于深度联合引导学习 ldct 图像重建方法

[发明专利]一种文图生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310628445.3在审
发明人：刘冰雁;汪诚愚;黄俊 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种文图生成方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取输入的文本；对所述文本进行编码，获取文本表征信息；所述文本表征信息包括文本描述的多个实体的嵌入表示信息，一个实体的嵌入表示信息包括实体在文本的文本嵌入表示信息，以及实体在知识图谱的知识图谱嵌入表示信息；根据所述文本表征信息，生成符合文本描述的图像。本申请实施例可以提高文图生成的准确性，提高文图生成性能。
一种生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种夜间热红外图像交通灯着色方法-CN202310831611.X在审
发明人：张显石;罗福亚;杨开富;李永杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种夜间热红外图像交通灯着色方法，首先预测夜间热红外图像与任意白天彩色图像的二值化交通灯掩模，根据各实例的中心高度将掩模分为上、下掩模，再依据亮度与色度值将掩模分为亮、暗掩模，计算白天彩色图像及模型输出着色结果中交通灯不同位置的亮区域颜色特征，然后计算着色结果中交通灯亮、暗区域间的亮度差值，作为亮度损失函数，计算着色结果与白天彩色图像在相应位置交通灯颜色特征距离，作为颜色损失函数，最后结合亮度及颜色损失函数训练模型，完成夜间热红外图像交通灯着色。本发明的方法兼顾亮度与颜色的评估设计着色方法，增强了夜间热红外图像着色结果中交通灯的表观可信度，提升了夜间场景中眩光区域的交通灯检测效果。
一种夜间红外图像交通灯着色方法

[发明专利]基于深度学习生成对抗网络的医学图像重建方法及装置-CN202310632084.X在审
发明人：张逸凌;刘星宇 -专利权人：北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习生成对抗网络的医学图像重建方法及装置，方法包括：获取第一医学图像，并基于第一医学图像生成第二医学图像，第二医学图像的清晰度低于第一医学图像的清晰度；基于第一医学图像和第二医学图像，对生成对抗网络模型进行训练；在经过训练后的生成对抗网络模型满足预设训练要求时，将满足预设要求的生成对抗网络作为目标生成对抗网络模型；基于目标生成对抗网络模型，对待处理的医学图像进行处理，得到重建后的目标医学图像。该方法克服了由于医疗影像设备以及影像科医生拍摄习惯不同，所造成的待处理医学图像清晰度较低，从而医生无法准确基于医学图像进行研判的问题，提高了医学图像的准确性，避免安全隐患的发生。
基于深度学习生成对抗网络医学图像重建方法装置

[发明专利]一种基于生成对抗网络的背景生成方法-CN202310721615.2在审
发明人：李宁;孙武;焦继超;徐威;逄敏;董建业;李嘉俊 -专利权人：北京邮电大学;中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所）
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于生成对抗网络的背景生成方法，属于图像场景生成领域；具体为：首先，搭建特征提取网络，并随机输入图像进行训练；针对图像Input_A和Input_B，搭建循环生成对抗网络分别生成两个图像的图像域A和B；然后，将图像Input_A和Input_B分别输入训练好的特征提取网络中，计算这两个图像符合图像域A或图像域B的对应每个特征层的权重ωi；最后，利用图像Input_A/Input_B在图像域的每个特征层的权重ωi，计算图像域特征的热力图，并输入循环生成对抗网络中，生成图像域B/A的图像，作为新生成的图像背景。本发明提升了背景生成之后图像的质量，为了提高场景图像域的区分度，加入了图像分类器模块作为预训练，对图像的细节处理更加精细。
一种基于生成对抗网络背景方法