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[发明专利]多模态医学图像融合方法、装置及终端设备-CN202210082612.4在审
发明人： 贺康建;林旭 -专利权人：云南联合视觉科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种多模态医学图像融合方法、装置及终端设备，所述方法包括如下步骤：对原始医学图像进行优化重构，得到重构医学图像；将所述重构医学图像进行融合，得到预融合医学图像；选取细节丰富度最高的所述原始医学图像作为引导图像；基于所述预融合医学图像与所述引导图像进行细节循环引导融合。本发明通过对原始医学图像进行优化重构，得到重构医学图像，可以在保证重构医学图像的视觉保真度的前提下，降低原始医学图像中可能存在的噪声对融合性能带来的影响，通过基于所述预融合医学图像与所述引导图像进行细节循环引导融合，能够从原始医学图像中整合尽可能多的细节和纹理信息到最终的融合结果。
多模态医学图像融合方法装置终端设备

[发明专利]基于改进PSSM进行特征提取与融合的蛋白质亚核定位方法-CN201811187766.X有效
发明人：聂仁灿;阮小利;周冬明;贺康建;李华光 -专利权人：云南大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进PSSM进行特征提取与融合的蛋白质亚核定位方法，涉及生物及信息技术领域。所述基于改进PSSM进行特征提取与融合的蛋白质亚核定位方法首先对蛋白质序列的进化信息采用Z‑SoftMax函数去规范化位置特异性得分矩阵；其次采用提出的SC‑PSSM‑C和SC‑PSSM‑R分别对位置特异性得分矩阵进行不同方向不同跳跃间隔下的特征提取，固定PSSM的长度；再利用改进的最大信息系数算法对融合后的特征进行特征选择，最后采用优化参数后的W‑SVM分类器进行最终的分类预测。本发明具有能弥补传统特征提取的局限性和单一性，提高了蛋白质亚核定位的能力。
基于改进 pssm 进行特征提取融合蛋白质核定方法

[发明专利]一种基于局部近邻嵌入核函数的仪表定位方法及使用载体-CN201610145814.3有效
发明人：陶大鹏;杜烨宇;贺康建 -专利权人：云南大学
申请日： 2016-03-15 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部近邻嵌入核函数的仪表定位方法及其使用载体，包括以下步骤：1)定义一个核函数，初步提取图像特征；2)降维并提取图像显著特征；3)相似性度量；4)显著性检验；5)通过非极大值抑制方法，将相似性小于某一阈值的区域排除，保留最大相似区域，最终得到仪表定位结果。本发明采用局部近邻嵌入核函数算法，先初步提取图像特征，再运用邻域保持嵌入算法(NPE)算法降维提取其显著特征，划分显著特征区域，再结合矩阵余弦相似性、显著性检验及非极大值抑制方法实现仪表定位，既可以确保匹配的准确度，又可以提高定位速度。
一种基于局部近邻嵌入函数仪表定位方法及其使用载体

[发明专利]基于ADC-SCM与低秩矩阵表达的红外与可见光图像融合方法-CN201910023168.7在审
发明人：聂仁灿;侯瑞超;周冬明;刘栋;阮小利;贺康建;李华光 -专利权人：云南大学
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于ADC‑SCM与低秩矩阵表达的红外与可见光图像融合方法，涉及图像处理技术领域。所述融合方法结合自适应双通道脉冲发放皮层(ADC‑SCM)与低秩矩阵(LRR)理论提出一种有效的红外与可见光图像融合算法；首先，将低秩表达与调频(FT)显著性算法相结合对红外源图像进行显著区域检测，从而将源图像中的显著区域与背景区域分离；然后，对所得的两个区域分别进行融合，为了最大程度保留显著特征，选取绝对值最大的融合规则对显著区域进行融合；最后通过NSST逆变换获得融合的背景，将融合的显著区域与背景区域进行叠加获得最终的融合图像。本发明的实验结果表明，本发明算法无论是在主观视觉效果，还是客观评价指标上都优于其他常用图像融合算法。
融合显著区域可见光图像低秩矩阵背景区域算法图像处理技术图像融合算法主观视觉效果客观评价融合算法融合图像显著特征皮层红外源逆变换双通道显著性源图像自适应调频脉冲低秩叠加图像保留检测发放

[发明专利]一种基于PCNN与LP变换的多聚焦图像融合方法-CN201510562546.0有效
发明人：聂仁灿;金鑫;周冬明;王佺;贺康建;何敏;余介夫;谭明川 -专利权人：云南大学
申请日： 2015-09-07 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)与拉普拉斯金字塔变换(LP)，提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先，利用LP对图像进行塔形结构的多尺度分解，并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理，以获取描述特征聚类的神经元点火频率图。然后，基于点火频率图的局部空间频率(LSF)，实现了图像在每一LP分解尺度上的融合。最后通过LP分解的重构算法实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明，本发明方法得到的多聚焦图像融合结果在主观视觉效果和客观评价指标上均优于多种传统融合算法，体现了良好的性能。
一种基于 pcnn lp 变换聚焦图像融合方法

[发明专利]一种红外与可见光的图像融合方法-CN201811187745.8在审
发明人：聂仁灿;刘栋;周冬明;贺康建;李华光 -专利权人：云南大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外与可见光的图像融合方法，该方法基于深度卷积神经网络与显著性检测算法对红外图像和可见光图像经过图像分解、图像融合和图像叠加处理后得到融合质量更好、局部细节更加完成且能被人眼视觉直接观察的图像。
图像融合可见光卷积神经网络可见光图像红外图像检测算法局部细节人眼视觉图像叠加图像分解直接观察显著性图像融合

[发明专利]一种基于S‑PCNN与拉普拉斯金字塔的彩色图像融合方法-CN201510630936.7有效
发明人：聂仁灿;金鑫;周冬明;王佺;余介夫;贺康建;何敏;谭明川 -专利权人：云南大学
申请日： 2015-09-29 - 公布日： 2018-03-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于S‑PCNN与拉普拉斯金字塔的彩色图像融合方法，基于简化脉冲耦合网络(S‑PCNN)与拉普兰拉斯金字塔算法提出一种有效的彩色图像融合算法。在HSV彩色空间中，利用S‑PCNN加局部熵对H分量进行特征区域聚类后，基于脉冲震荡频图实现各源图像的H分量融合；利用拉普拉斯金字塔对S、V分量进行对分辨率分解，而后利用不同融合规则对S、V分量进行融合。最后对新的H、S、V分量进行彩色空间逆变换，实现了RGB彩色图像的融合。本发明的实验结果表明，本发明算法无论是在主观视觉效果，还是客观评价标准上都优于其他常用图像融合算法。
一种基于 pcnn 拉普拉斯金字塔彩色图像融合方法

[发明专利]一种基于S-PCNN与霍夫曼编码的DNA序列相似性分析方法-CN201510563124.5在审
发明人：聂仁灿;金鑫;周冬明;贺康建;王佺;何敏;余介夫;谭明川 -专利权人：云南大学
申请日： 2015-09-07 - 公布日： 2016-01-06 - 主分类号： G06F19/22 文献下载
摘要：本发明结合简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)模型与霍夫曼编码公开了一种新的脱氧核糖核酸(DNA)序列相似度分析方法。首先根据S-PCNN模型特性以三联密码子(A、G、C、T)为基本编码单元进行霍夫曼编码，编码使得DNA字符序列数字化，且适于S-PCNN模型的提取DNA序列特征；然后用S-PCNN模型对编码后的DNA序列进行特征聚类，得到振荡时间序列(OTS)。最后通过OTS的欧式距离，来衡量两段DNA序列的相似程度。本发明选取9个物种常用的β球蛋白第一个外显子的DNA序列进行验证，实验证明本发明方法能够有效的分辨不同物种之间的DNA相似度，体现了良好的分类性能。
一种基于 pcnn 霍夫曼编码 dna 序列相似性分析方法

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