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[发明专利]基于深度卷积神经网络医学图像融合算法-CN202010852509.4在审
发明人：何召兰;姚徐;丁淑培 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度卷积神经网络医学图像融合算法。目前医学图像的融合方法很多，但在临床应用中还存在着许多尚未解决的技术难题。首先由于各种成像系统的成像原理不同，其图像采集方式、格式以及图像的大小、质量、空间与时间特性都有很大差别。本发明包括如下步骤：输入CT图像和MRI图像，进行图像预处理操作；将两张图像进行归一化处理，将不同源的图像整合在同一像素级下；采用最佳的配准方法对图像进行配准处理，使用搜索算法，在搜索空间中找到使得相似性度量最优的解；将配准之后的子带图像进行像素级图像融合处理，将融合之后的子带图像通过多尺度Retinex算法进行特征提取增强。本发明用于基于深度卷积神经网络医学图像融合算法。
基于深度卷积神经网络医学图像融合算法

[发明专利]基于狼群算法的医学图像分割算法-CN202010725993.4在审
发明人：何召兰;丁淑培;姚徐 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于狼群算法的医学图像分割算法。医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，由于医学图像的成像原理和人体组织本身的特性差异，并且图像的形成受到诸如噪声、场偏移效应、局部体效应和组织运动等影响，医学图像与普通图像相比，不可避免地具有模糊和不均匀性等特点。本发明包括如下步骤：获取待分割图像的灰度直方图；初步分割待分割图像的灰度直方图；拟合灰度直方图；归一化处理将新的分布函数和原直方图分别进行归一化处理；利用狼群算法对新的拟合函数和原直方图的差值进行优化，得到最小的误差所对应的那组阈值，采用最优阈值组对图像进行分割。本发明用于基于狼群算法的医学图像分割算法。
基于狼群算法医学图像分割

[实用新型]一种机场跑道橡胶印痕无线检测系统-CN201921801524.5有效
发明人： 丁淑培;姚徐 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种机场跑道橡胶印痕无线检测系统，属于图像检测识别领域。本实用新型的下位机图像采集压缩子系统（8）的微处理器模块（4）分别连接CMOS图像采集模块（2）、电源模块（3）、液晶显示模块（5）和SD卡模块（6）；微处理器模块（4）通过下位机图像数据传输子系统（9）连接上位机（7）。微处理器模块（4）与ESP8266无线传输模块构成WiFi网络传输接口，通过所述的WiFi网络传输接口将获得的橡胶印痕图片传输到上位机（7）的除痕指挥调度中心。本实用新型能灵活、精确、迅速地实施除痕作业，提高了除痕效率，降低了人工成本。
一种机场跑道橡胶印痕无线检测系统

[发明专利]基于实例分割的视觉SLAM方法-CN201910999570.9在审
发明人：何召兰;何乃超;张庆洋;姚徐;丁淑培 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种基于实例分割的视觉SLAM算法，首先在对输入图像提取特征点的同时，使用卷积神经网络对图像进行实例分割；其次利用实例分割信息辅助定位，剔除容易造成误匹配的特征点，缩小特征匹配的区域；最后使用实例分割的语义信息构建语义地图，实现机器人对已建地图的复用与人机交互。本发明使用TUM数据集分别对图像实例分割、视觉定位以及语义地图构建进行了实验验证。实验结果表明，将图像实例分割与视觉SLAM相结合可以增加图像特征匹配的鲁棒性，加快特征匹配速度，提高移动机器人定位的准确性；并且该算法可以生成精确的语义地图，满足机器人执行高级任务的需求。
语义地图分割特征匹配图像构建算法匹配机器人视觉移动机器人定位卷积神经网络分割信息辅助定位人机交互实验验证视觉定位输入图像提取特征图像特征语义信息鲁棒性数据集特征点复用剔除

[发明专利]一种移动探测机器人的自主定位导航方法-CN201811337748.5在审
发明人：何召兰;何乃超;张庆洋;姚徐;丁淑培 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：一种移动探测机器人的自主定位导航方法，属于机器人视觉导航领域。现有的机器人定位前期多采用传统小波变换方法提取目标图像的特征，存在易受噪声影响，影响机器人定位准确性的问题。本发明方法，通过传感器读取图像信息，之后对图像信息进行预处理，预处理后的信息传递至V‑SLAM系统中；通过改进的RCNN网络预测出相邻两帧图像的变换矩阵并估计相机运动的位姿信息和构建环境局部模型；传递给后端并进行优化，得到精确的相机运动轨迹和地图；通过收取的传感器信息、视觉里程计和局部的后端信息，判断机器人是否在之前曾经到达过某一位置；当检测到正确的回环，则将校正信息传递给后端进行优化和计算；建立地图，以使建立的地图要与任务要求相对应。
机器人预处理相机运动移动探测自主定位读取图像信息传感器信息定位准确性机器人定位机器人视觉影响机器人变换矩阵传统小波导航领域方法提取局部模型目标图像任务要求图像信息网络预测位姿信息相邻两帧校正信息信息传递噪声影响里程计传递传感器构建回环优化视觉图像检测改进

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