[发明专利]锥束计算机断层扫描图像对应与配准方法有效
申请号: | 201710755960.2 | 申请日: | 2017-08-29 |
公开(公告)号: | CN107730542B | 公开(公告)日: | 2020-01-21 |
发明(设计)人: | 裴玉茹;易芸皑;郭玉珂;许天民;查红彬 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | G06T7/33 | 分类号: | G06T7/33;G06K9/62 |
代理公司: | 11360 北京万象新悦知识产权代理有限公司 | 代理人: | 黄凤茹 |
地址: | 100871*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公布了一种锥束计算机断层扫描图像对应与配准方法,基于混合测度森林,利用非监督聚类森林生成锥束CT图像之间的超体素之间的稠密对应;再利用基于森林的测度估计锥束CT图像之间的超体素之间的稠密对应与锥束CT图像的配准。训练混合测度森林包括:提取超体素特征;训练初始聚类森林,估计超体素之间的相似度;估计弱标注;基于初始聚类森林迭代增强基于森林的测度;估计柔性一致度;在线测试将超体素特征输入到训练好的混合测度森林,估计超体素之间的相似度与对应,并估计柔性一致度;获取锥束CT图像之间的变形参数并实现配准。本发明可以快速建立三维锥束计算机断层扫描图像对应与配准。 | ||
搜索关键词: | 计算机 断层 扫描 图像 对应 方法 | ||
【主权项】:
1.一种锥束计算机断层扫描图像对应与配准方法,基于混合测度森林,生成锥束CT图像之间的超体素之间的稠密对应与锥束CT图像的配准;包括:/n(一)训练锥束CT图像超体素的混合测度森林;/n1)从锥束CT图像中分解超体素,提取超体素特征;所述超体素特征包括灰度特征、空间上下文特征和测地坐标特征;/n2)训练初始聚类森林,估计得到超体素之间的相似度;/n给定一组包含M个锥束CT图像的图像集V={V
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- 本发明公开了用于语音识别的信号配准方法,涉及语音识别声纹图像配准方法,包括Harris角点算法以及图像配准流程,还包括以下步骤:S1,获取并处理声纹图像,设置源图像集合配准图像集;S2,将源图像与配准图像进行相同的预处理,利用基本统计特征,进行初步的图像旋转、平移、尺度变换,去除多余的噪声;S3,利用Harris角点算法将源图像与配准图像进行Harris角点检测,记录角点坐标;S4,设定配准区域;S5,计算源图像与配准图像配准区域的相关系数;S6,利用相关系数判断源图像与配准图像的匹配程度;S7,进入图像配准流程。本发明语音识别声纹图像配准能够有效提高识别准确率;具有良好的特征不变性、唯一性、稳定性、独立性。
- 具有包裹类型预检的配准方法-201810468494.4
- 邵曦 - 邵曦
- 2018-05-16 - 2019-11-26 - G06T7/33
- 本发明公开了具有包裹类型预检的配准方法,涉及包裹类型预检的图像配准,包括Harris角点算法以及图像配准流程,还包括以下步骤:S1,包裹经过安检时的检测通道设置采样点,设置源图像集合配准图像集;S2,将源图像与配准图像进行相同的预处理,利用基本统计特征,进行初步的图像旋转、平移、尺度变换,去除多余的噪声;S3,利用Harris角点算法将源图像与配准图像进行Harris角点检测,记录角点坐标;S4,设定配准区域;S5,计算源图像与配准图像配准区域的相关系数;S6,利用相关系数判断源图像与配准图像的匹配程度;S7,进入图像配准流程。本发明能够有效区分包裹类型,获得理想配准图像集;具有良好的特征不变性、唯一性、稳定性、独立性。
- 专利分类
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序