专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]投影数据恢复导引的非局部平均低剂量CT重建方法-CN201010517537.7无效
  • 马建华;黄静;刘楠;陈武凡 - 南方医科大学
  • 2010-10-22 - 2011-02-23 - G06T11/00
  • 一种投影数据恢复导引的非局部平均低剂量CT重建方法,包括以下步骤:(1)利用CT成像设备采集低剂量投影数据;(2)对低剂量投影数据进行变换;(3)对步骤(1)获取的低剂量投影数据进行传统的FBP重建;(4)对变换后的低剂量投影数据进行滤波;(5)对步骤(4)滤波后的低剂量投影数据进行传统的FBP重建;(6)对步骤(5)获取的标准剂量图像计算权值矩阵;(7)利用步骤(6)获取的权值矩阵对步骤(3)获取的低剂量重建图像进行加权平均滤波,得到恢复后的低剂量图像。该方法在使用低剂量放射的同时,仍能保证产生高质量的CT重建图像,本发明方法具有良好的鲁棒性,在噪声消除和伪影抑制两方面均有上佳表现。
  • 投影数据恢复导引局部平均剂量ct重建方法
  • [发明专利]一种基于等值面的保留上下文环境体绘制方法-CN201010106515.1有效
  • 冯前进;贠照强;陈武凡 - 冯前进
  • 2010-02-02 - 2010-07-21 - G06T15/00
  • 本发明提供一种基于等值面的保留上下文环境体绘制方法,包括以下步骤:(a)将三维体数据存储为三维纹理数据用于三维体数据的灰度值索引;(b)对进入三维体数据的每条光线上的三维体数据进行采样,根据采样点的灰度值提取等值面坐标数据,并提取所述光线上的等值面坐标数据;(c)如果等值面坐标数据提取成功,则沿所述光线方向继续对后续的三维体数据进行采样,并利用所述等值面坐标数据和当前采样点数据进行图像合成,否则回到步骤(b)继续进行三维体数据的采样。该方法可实现清晰显示特定感兴趣区域并同时保留周围组织结构信息的目的,达到类似剖切的效果。
  • 一种基于等值保留上下文环境绘制方法
  • [发明专利]基于医学图像模糊区域特征归类识别的相关反馈测度方法-CN200910041048.6无效
  • 江少锋;冯前进;秦安;陈武凡 - 南方医科大学
  • 2009-07-10 - 2009-12-23 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于医学图像模糊区域特征归类识别的相关反馈测度方法,它包括如下步骤:1)选取医学图像数据库中的所有医学图像进行分割;2)提取分割后的每个区域的硬特征;3)将硬特征转换成模糊特征,存入特征数据库中;4)选取一个待比较的医学图像并提取其模糊特征,获取待比较医学图像和特征数据库中的医学图像的模糊相似度,根据模糊相似度的大小,对特征数据库中的医学图像进行排序,由高到低输出M幅图像;5)将这M幅一次输出图像的模糊特征带入到基于模糊相似度的反馈测度中进行计算,重新计算待比较医学图像和特征数据库中所有医学图像的模糊相似度,由高到低的顺序再输出N幅图像。本反馈测度方法可有效分拣出所需的医学图像。
  • 基于医学图像模糊区域特征归类识别相关反馈测度方法
  • [发明专利]用于医学图像目标辨识的模糊SVM反馈测度方法-CN200910041049.0无效
  • 江少锋;冯衍秋;陈武凡 - 南方医科大学
  • 2009-07-10 - 2009-12-23 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种用于医学图像目标辨识的模糊SVM反馈测度方法,包括1)对特征数据库中的医学图像数据进行窗宽窗位调整、滤波;2)提取步骤1)处理后的医学图像的硬特征;3)将步骤2)提取的硬特征转换成模糊特征,存入特征数据库中;4)选取一个待比较的医学图像并提取其模糊特征,计算待比较医学图像和特征数据库中的医学图像的模糊相似度,根据模糊相似度的大小,对特征数据库中的医学图像进行排序,按照由高到低的顺序输出M幅图像;5)将这M幅一次输出图像的模糊特征带入到基于模糊特征SVM相关反馈模型中进行计算,重新计算待比较医学图像和特征数据库中所有医学图像的模糊相似度,再输出N幅图像。本发明可有效选取所需医学图像。
  • 用于医学图像目标辨识模糊svm反馈测度方法
  • [发明专利]在PET成像中最大后验优化图像重建方法-CN200710030079.2无效
  • 马建华;陈阳;陈武凡;冯衍秋;冯前进 - 陈武凡
  • 2007-09-04 - 2008-04-09 - A61B6/00
  • 本发明公开了一种在PET成像中引入广义Gibbs先验的最大后验优化图像重建方法,包括如下步骤:(1)利用PET成像设备采集成像前的探测器数据,同时获取成像设备中各种数据校正参数值和系统矩阵;(2)根据步骤1获取的成像前校正数据满足的统计特征,构建用于重建图像的数学统计模型;(3)针对步骤2中数学模型的求解,引入广义Gibbs先验,采用最大后验估计方法进行重建模型转化,得到用于获取PET重建图像的带约束目标函数的优化方程;(4)由步骤3得到的结果,基于对优化方程中全局参数选择的基础上,采用抛物线替换坐标下降算法进行迭代计算处理,重建出图像。本发明可以大幅度提高PET重建图像质量。
  • pet成像最大优化图像重建方法
  • [发明专利]基于有限采样全局优化的图像弹性配准方法-CN200610123796.5无效
  • 陈武凡;刘新刚 - 南方医科大学
  • 2006-11-29 - 2007-06-06 - G06T3/00
  • 本发明公开一种基于有限采样全局优化的图像弹性配准方法,该方法的配准步骤为:先读入变形图像,计算定义的目标函数的最高频率,再以目标函数的最高频率的2倍对变形系数进行均匀采样计算,得到变形图像系列,然后读入参考图像,以最小目标函数值所对应的变形函数对变形图像进行变形,完成粗配准,进而以粗配准中的变形系数值为起始点,用梯度下降法搜索目标函数的全局最小值的点,完成图像的配准。本发明依据采样定理,采用有限的采样点就可以得到目标函数的全局最小值的点,即可实现图像的弹性配准,因此具有计算工作量小,配准时间短的显著技术效果。此外,本发明还克服了随机采样需要操作者根据经验进行人工干预,难以保证配准效果一致性的不足。
  • 基于有限采样全局优化图像弹性方法
  • [发明专利]三维图像的快速配准方法-CN200610123594.0无效
  • 卢振泰;陈武凡 - 南方医科大学
  • 2006-11-17 - 2007-04-25 - G06T3/00
  • 本发明公开了一种三维图像的快速配准方法,该方法包括以下步骤:1.分别读入待配准的目标图像和浮动图像;2.分别对三维图像数据进行灰度二值分割,得到图像中待配准物体的向量表示;3.计算物体的质心和协方差矩阵,得到主成分变换表达式和当量子午面;4.利用主成分变换将图像中的物体分别变换到原始图像的中间层,完成粗配准;5.将一幅图像作为目标图像固定,另外一幅作为浮动图像,以变换后的目标图像的当量子午面与目标图像的中间层的互信息量为目标函数,采用Powell算法搜索目标函数的最大值,当互信息量达到最大时,完成精配准。本发明将三维数据的配准减化为二维数据的配准,在保证精度的前提下,减少了配准所需时间。
  • 三维图像快速方法
  • [发明专利]磁共振图像重建时所产生Gibbs环状伪影的消除方法-CN200510033773.0无效
  • 黄鑫;冯衍秋;陈武凡 - 南方医科大学
  • 2005-03-28 - 2005-09-07 - A61B5/055
  • 本发明公开了一种磁共振图像重建时所产生Gibbs环状伪影的消除方法,包括以下步骤:(1)获取部分K空间数据;(2)将所获各原始频域矢量矩阵进行转换;(3)对转换成的频域矢量矩阵数据1进行滤波得到频域矢量矩阵数据2;(4)利用频域矢量矩阵数据2对图像进行边缘检测;(5)把图像函数方程改写成以第二类Chebyshev多项式为基函数进行展开的图像成像方程;(6)通过步骤(4)获取的边缘信息,在每个连续区域内,把频域矢量矩阵数据1带入步骤(5)中求得的图像成像方程,来获得所求的图像域数据矩阵;并将其矢量转化为向量,得到修正好的图像。本发明可有效消除Gibbs环状伪影同时保证了重建图像的高分辨率。
  • 磁共振图像重建产生gibbs环状消除方法
  • [发明专利]基于小波变换的预测四叉树图像压缩及解压方法-CN03140434.0无效
  • 冯前进;陈武凡 - 中国人民解放军第一军医大学
  • 2003-09-08 - 2005-07-13 - G06T9/00
  • 本发明公开了一种基于小波变换的预测四叉树图像压缩及解压方法,首先对图像进行小波变换,然后对小波系数进行分块编码,采用四叉树分割算法,动态的调整编码块的大小,充分利用了带内小波系数间的相关性,同时在编码的过程中加入了预测过程,用上一比特平面的重要系数在当前比特面对其邻域和子节点系数进行预测,将上一比特平面的重要系数的邻域和子节点系数从块中取出,单独编码,从而实现对块的裁剪,以使块的形状更符合实际的情况;最后熵编码采用的了基于上下文的算术编码。本发明能在高压缩比的条件下得到好的图像质量。
  • 基于变换预测四叉树图像压缩解压方法

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