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[发明专利]一种医学图像分割方法、装置、设备及存储介质-CN201911367572.2有效
发明人：康清波;张荣国;李新阳;陈宽;王少康 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种医学图像分割方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取受检对象的组织图像，并基于预设图像分割算法从组织图像中提取出细胞核的初步分割图像；将组织图像和初步分割图像输入至已训练完成的细胞核分割模型中，根据细胞核分割模型的输出结果得到细胞核的目标分割图像。本发明实施例的技术方案，通过将传统图像分割算法和深度学习算法相结合，在可充分发挥深度学习算法的良好分割性能的基础上，可大大缓解深度学习算法对人工标注的完善数据的需求，这使得在只有少量的人工标注的完善数据的情况下，依然能够达到较好的分割性能，达到了以较低的人工成本和时间成本从医学图像中精准分割出细胞核图像的效果。
一种医学图像分割方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的图像抠图方法-CN202211550065.4在审
发明人：王安慧;向杰;任东;林荣 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：一种基于深度学习的图像抠图方法，包括以下步骤：步骤1：获取抠图数据集，包括原图、标签图，根据标签图生成三分图，把所述抠图数据集中样本划分为训练集、验证集和测试集；步骤2：搭建基于GAN的编码器‑解码器结构的图像抠图网络模型；步骤3：将训练集输入模型进行训练，每训练完一轮，用验证集验证一遍，计算损失，保存最好的模型；步骤4：将待测试的图像和三分图输入到模型中进行测试。本发明的目的是为了针对复杂自然图像抠图任务中，存在浅层特征丢失、多尺度特征提取不足以及背景信息复杂易混淆的技术问题，而提出的一种能够有效的保留浅层特征、提高对目标的背景辨别能力并获取丰富的多尺度特征的自然图像抠图方法。
一种基于深度学习图像方法

[发明专利]缺陷数据生成模型的训练方法-CN202211726159.2在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：深存科技（无锡）有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本申请公开缺陷数据生成模型的训练方法，涉及深度学习领域，将原始缺陷图像通过前背景分离网络进行分离，获得第一缺陷背景图像和第一缺陷前景图像；基于生成网络生成虚假正常图像；将第一缺陷前景和背景图像、以及虚假正常图像输入到融合网络中生成融合缺陷图像；将融合缺陷图像通过前背景分离网络进行分离，获得第二缺陷背景和前景图像；分别计算第一与第二缺陷背景图像之间的第一循环一致性损失，第一与第二缺陷前景图像之间的第二循环一致性损失；基于第一和第二循环一致性损失的数值调节GAN损失，并迭代循环训练获得缺陷数据生成模型。本方案可以在理由少量现有数据的情况下生成大量缺陷数据，同时具备数据的多样性。
缺陷数据生成模型训练方法

[发明专利]面向高清高速视频的双通道双模态背景建模方法-CN201911244250.9有效
发明人：童玉娟;张雪莲 -专利权人：衢州学院
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向高清高速视频的双通道双模态背景建模方法，包括：步骤S0：对第一视频进行颜色空间转换处理，获得第二视频；步骤S1：对所述第二视频进行划分处理，获得预设数目个子区域；步骤S2：构建所述第二视频的第一个子区域在H、I通道上的双模态实时背景模型；步骤S3：采用并行计算方法，分别构建所述第二视频中的其余子区域在H、I通道上的双模态实时背景模型。通过构建的双通道双模态背景模型可有效提升背景模型的准确性，通过采用在线实时更新训练样本解决了背景模型精度退化问题，通过引入视频分区并行计算的方法，显著提高了背景建模的整体运算效率。
面向高速视频双通道双模背景建模方法

[发明专利]基于垂直投影直方图计算目标形变程度的方法和装置-CN202310287402.3在审
发明人：李金屏;姜晓凤;董子昊;夏英杰;杜宏林;马亮;林道程;李志安 -专利权人：济南大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于垂直投影直方图计算目标形变程度的方法和装置，方法包括以下步骤：获取连续拍摄的N帧图像序列，进行背景建模得到背景图像；对背景图像的每个像素计算灰度标准差；对背景图像中选定的目标区域做垂直投影，计算目标区域在背景图像和实时帧图像中的灰度特征；判断目标区域在背景图像与实时帧的灰度特征差异；根据目标区域在背景图像与实时帧的灰度特征差异，计算目标区域的形变程度。本发明不仅实现了目标区域的形变程度判断，而且在满足实时性的基础上能够准确、高效地判断目标区域的形变程度。
基于垂直投影直方图计算目标形变程度方法装置

[发明专利]一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法-CN202310056641.8在审
发明人：徐哲壮;朱宇航;林烨;艾志杰;郑昆鑫;范玲玲 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法，包括以下步骤：S1、对原始木材图像进行缩放，以获得低倍率木材图像；S2、通过图像滤波和二值化处理生成二值黑白木材图像；S3、对二值黑白木材图像按照行列两个方向分别提取均值向量；S4、采用自适应阈值法求得低倍率木材图像的边界坐标；S5、将边界还原至原始木材图像以截取边界两端的局部图像，并重复步骤S2‑S4获得最终精确的边界坐标信息。该方法有利于提高木材图像背景去除的准确性和可靠性，减少木材图像背景去除的耗时。
一种基于自适应阈值木材图像背景去除方法

[发明专利]一种图像前景提取方法及系统-CN202211561974.8在审
发明人：宋成鑫;解三霞;时广军;周钟海;杨艺 -专利权人：凌云光技术股份有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像前景提取方法及系统，一定程度上可以解决前景提取准确性差的问题。所述图像前景提取方法包括：将第一图像向第一方向平移第一距离，获得第二图像；将所述第一图像向与所述第一方向相反的方向平移第二距离，获得第三图像；对所述第一图像及所述第二图像进行阈值处理，获取第一前景区域图像；对所述第一图像及所述第三图像进行阈值处理，获取第二前景区域图像；基于所述第一前景区域图像和所述第二前景区域图像，获取所述第一图像的真实前景区域图像。
一种图像前景提取方法系统

[发明专利]造影图像两级分割方法、电子设备、处理系统及存储介质-CN202211706287.0在审
发明人：朱嘉禾;石珅达;贺新 -专利权人：北京悦唯医疗科技有限责任公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明提供了一种造影图像两级分割方法、电子设备、处理系统及存储介质，首先获取初始造影图像；然后根据匹配滤波算法对初始造影图像进行分割，得到第一分割结果；最终将初始造影图像和第一分割结果输入到预先建立的分割模型中，得到造影图像的第二分割结果；其中，预先建立的分割模型用于根据初始造影图像对第一分割结果进行去噪和断点补全。通过先根据传统的匹配滤波算法对造影图像进行分割，然后将分割图像和原图像输入到分割模型中进行对比，从而去除分割过程中产生的噪声并补足像素缺失造成断点，有效提高造影图形分割的准确度。
造影图像两级分割方法电子设备处理系统存储介质

[发明专利]一种双目3D目标检测方法-CN202310197430.6在审
发明人：彭勃;王宇辉;雷建军;秦天一 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种双目3D目标检测方法，方法包括：利用左、右视图特征在每个视差等级上级联以构造视差代价体，利用视差值与深度值的反比关系，将视差代价体映射为深度代价体；构建由代价聚合模块、3D前景分割模块和深度估计模块组成的3D前景先验嵌入的双目深度估计网络，所述双目深度估计网络用于将3D目标检测标签蕴含的前景先验知识引入双目深度估计过程中，获取适配3D目标检测任务的深度图；利用3D目标检测标签构建3D前景分割掩膜，用以监督3D前景分割结果，构建网络优化损失函数，采用动态权重平均策略，根据不同损失项的变化程度确定其对应的权重系数，训练双目3D目标检测网络。本发明提升了前景区域伪点云的预测质量，获得准确的双目3D目标检测结果。
一种双目目标检测方法

[发明专利]图像生成方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备-CN202310093048.0在审
发明人：王凡祎;张严浩;冯天鹏 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像生成方法、图像生成装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该图像生成方法包括：获取原始彩色图像，原始彩色图像包括抠图对象；按颜色通道对原始彩色图像进行拆分，以得到多个原始灰度图像；分别利用不同的灰度值调整方式对原始灰度图像的灰度值进行调整，以得到多个目标灰度图像；对各目标灰度图像添加颜色，以生成多个目标彩色图像，各目标彩色图像包括抠图对象并且各目标彩色图像用作抠图模型训练过程中的训练数据。本公开可以扩充抠图模型的训练数据。
图像生成方法装置计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]一种基于前背景匹配的边界框弱监督图像分割方法-CN202310047566.9在审
发明人：龙建武;刘东;杨诚鑫;任岩;曾子秦 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明提供一种基于前背景匹配的边界框弱监督图像分割方法，包括将LAB图像送到全监督分割网络中得到前景分割结果；将边界框及前景分割结果送入掩码投影损失优化分割网络；使用领域像素一致性损失约束像素点对的前景分割结果一致；使用像素表示模块对输入图像中每个像素点生成能表示其语义的像素特征表示，并使用像素特征表示一致性损失约束相似性高的像素特征表示在空间上需要接近；将该特征表示按边界框划定前背景区域，使用K‑Means分别对背景和高概率的前景区域建立前背景模型，并将边界框内部的像素特征表示分别与前背景模型使用前背景搜索损失优化前景分割结果。本申请能降低图像分割对像素级标注的依赖，提高现有弱监督分割方法的准确率。
一种基于背景匹配边界监督图像分割方法

[发明专利]图像分割的方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202111506325.3有效
发明人：褚芦涛;刘毅;吴泽武;陈泽裕;赖宝华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本公开提供了图像分割的方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，特别涉及图像处理和深度学习技术。具体实现方案为：获取包含前景的待分割图像；将该待分割图像输入至预先训练的图像分割模型，生成该待分割图像对应的分割结果图，其中，该图像分割模型中包括编码器、解码器和连接层，该连接层用于将该编码器的隐层所提取的特征输入至该解码器的隐层。
图像分割方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的遮挡物体分割方法-CN202010265530.4有效
发明人：刘波;韩雨莹 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的遮挡物体分割方法，属于人工智能领域。包括：构建自定义的遮挡推理层，对存在遮挡的物体进行深度次序排序；利用自定义的遮挡推理层，对现有的分割网络mask rcnn中的FCN分支网络进行改进，搭建了一种遮挡物体分割网络；预训练网络得到网络的初始化参数；利用预训练好的权值，初始化遮挡物体网络，利用反向传播算法不断更新网络的参数。利用训练完成的模型即可得到遮挡物体之间的最优深度次序排序和所有物体的几何形状模板。本发明提出的遮挡物体分割网络显式地考虑了反馈及推理过程，从而无须提供各个角度遮挡的样本，与现有的深度学习分割方法相比，所需要的样本更少。
一种基于深度学习遮挡物体分割方法

[发明专利]一种基于注意力机制的变异UNet视网膜分割方法-CN202310034105.8在审
发明人：于海平 -专利权人：武汉软件工程职业学院（武汉开放大学）
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：一种基于注意力机制的变异UNet视网膜分割方法，该模型方法首先在网络的编解码阶段使用结构化卷积注意力模块(DC‑Conv)对视网膜血管特征进行通道增强；之后在网络的跳跃连接处引入了改进注意力门(AG+)模块对视网膜血管特征进行空间增强；之后采用SoftPool池化方法，减少下采样过程中的信息损失。
一种基于注意力机制变异 unet 视网膜分割方法

[发明专利]服装图像提取方法及其装置、设备、介质、产品-CN202211667903.6在审
发明人：谭浩贤;李玉乐;项伟 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本申请涉及一种服装图像提取方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取原始图像，所述原始图像包含服装内容；将所述原始图像变换为消除了其图像内容中的边缘锯齿的规格图像；优化所述规格图像的对比度，获得增强图像；将所述规格图像与所述增强图像合并输入图像分割模型确定出与所述服装内容中构成服装的穿着可见部分所在景深相对应的目标图像掩膜；根据所述目标图像掩膜从所述服装内容中提取出服装主体图像。本申请能够从包含服装内容的原始图像中精准地提取出其中穿着可见部分的服装主体图像，所获得的服装主体图像自然细腻，为虚拟试衣技术提供可靠的素材，具有广泛的适用场景，而且实施成本较低。
服装图像提取方法及其装置设备介质产品