“图像形态学”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果950205个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种利用数学形态学切换变换构造形态学对比度算子的矿物图像增强方法-CN201410583639.7在审
发明人：白相志 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-10-27 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用数学形态学切换变换构造形态学对比度算子的矿物图像增强方法，它有五大步骤：首先，利用基于形态学开、闭运算的形态学切换变换构造形态学对比度算子；其次，通过构造的形态学对比度算子提取图像中的重要矿物特征；然后，在引入形态学多尺度运算的基础上，进行重要矿物特征提取的多尺度扩展；随后，由多尺度特征产生最终的矿物图像特征；最后，将提取得到的最终矿物图像特征引入原始矿物图像，达到有效增强矿物图像的目的。本发明广泛应用于各类基于矿物图像的应用系统，具有广阔的市场前景与应用价值。
一种利用数学形态学切换变换构造对比度算子矿物图像增强方法

[发明专利]一种基于人脸特征的身份认证方法及装置-CN201910651679.3在审
发明人：王栋;玄佳兴;廖会敏;甄平;周磊;薛真;刘俊艳;王洪凯;方舟 -专利权人：国网电子商务有限公司;国网雄安金融科技集团有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于人脸特征的身份认证方法，对于目标用户而言，可以获取待测图像和样本图像，所述待测图像和所述样本图像均为目标用户的脸部图像；通过形态学操作提取待测图像的形态学特征，以及通过梯度算法提取待测图像的梯度特征；获取所述样本图像的形态学特征，并根据所述样本图像的形态学特征和所述待测图像的形态学特征，得到形态学特征相似度；获取所述样本图像的梯度特征，并根据所述样本图像的梯度特征和所述待测图像的梯度特征，得到梯度特征相似度；根据所述形态学特征相似度和所述梯度特征相似度，确定所述待测图像和所述样本图像的图像相似度，并在所述图像相似度大于或者等于预设阈值时，确定对所述目标用户的身份认证通过。
待测图像样本图像形态学特征梯度特征相似度目标用户身份认证图像相似度人脸特征形态学操作脸部图像梯度算法阈值时预设申请

[发明专利]基于改进Roberts算子的不规则饮料瓶码放图像边缘检测方法-CN201810362962.X在审
发明人：卞家福 -专利权人：卞家福
申请日： 2018-04-21 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于改进Roberts算子的不规则饮料瓶码放图像边缘检测方法，包括以下步骤：S1、利用形态学平滑算法对不规则饮料瓶码放图像进行滤波、保留边缘信息并去除噪声；S2、计算单一尺度下图像的形态学梯度；根据所述单一尺度下图像的形态学梯度，计算得到多尺度形态学梯度图像；确定多尺度形态学梯度图像中的极大值点的位置；使用过零点位置模板选取对应的形态学梯度边缘，并根据预设阈值去除伪边缘；S3、采用改进Roberts边缘检测算子对多尺度形态学梯度图像进行边缘检测，得到不规则饮料瓶码放图像的边缘信息，本通信基站能提高频谱分配率、提高传输效率。
形态学不规则饮料瓶码放多尺度形态学梯度图像图像图像边缘检测边缘信息去除尺度边缘检测算子过零点位置改进边缘检测传输效率极大值点模板选取频谱分配平滑算法通信基站伪边缘滤波预设噪声保留

[发明专利]一种利用形态学中心算子的图像融合方法-CN201410150507.5无效
发明人：白相志;陈志国 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-04-15 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种利用形态学中心算子的图像融合方法，它有三大步骤：一、基于形态学开闭运算产生两种交替滤波器，并用两种交替滤波器产生形态学中心算子和反中心算子，通过形态学中心和反中心算子提取红外和可见光图像中的亮、暗特征；二、将多尺度形态学理论和形态学中心及反中心算子结合起来，在多尺度空间提取图像的亮、暗特征，据此产生有效的融合特征；三、在由形态学中心和反中心算子产生的基本图像的基础上，利用提取的多尺度融合特征构建融合图像本发明应用于各类基于图像的应用系统，具有广阔的应用前景。
一种利用形态学中心算子图像融合方法

[发明专利]一种数学形态学和LoG算子结合的边缘检测算法-CN201110386867.1无效
发明人：钟震宇;杨健雯;曹永军;陈辉;黄东运;陈光黎;黎伟权;卢杏坚 -专利权人：广东省科学院自动化工程研制中心
申请日： 2011-11-28 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数学形态学和LoG算子结合的边缘检测算法，包括以下步骤：采用数学形态学方法对图像进行平滑处理；应用LoG算子，对采用数学形态学方法处理后的图像进行边缘检测。由于数学形态学具有简化图像数据、保持图像的基本形态特征、除去不相干结构、易于硬件实现等优点，在对含有噪声的图像进行边缘检测时，通过把数学形态学方法和LoG算子相结合，在不影响LoG算子的检测效率的同时，本发明作为一种数学形态学和LoG算子结合的边缘检测算法，适用于边缘检测领域。
一种数学形态学 log 算子结合边缘检测算法

[发明专利]高分辨率遥感影像快速分割方法-CN201610112981.8有效
发明人：王薇;范一大;刘庆杰;汤童;张秦川 -专利权人：民政部国家减灾中心;北京航空航天大学
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06T7/155 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，公开了一种高分辨率遥感影像快速分割方法，该方法包括：步骤S1、读取高分辨率遥感影像；步骤S2、计算所读取的高分辨率遥感影像的多波段形态学梯度，从而得到由所述多波段形态学梯度构成的多波段形态学梯度图像；步骤S3、对所述多波段形态学梯度图像进行形态学重建，以得到形态学重建后的梯度图像；步骤S4、对形态学重建后的梯度图像进行分水岭分割以得到分水岭分割后的图像；以及步骤S5、对分水岭分割后的图像进行区域合并
高分辨率遥感影像快速分割方法

[发明专利]一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统-CN201811260353.X有效
发明人：王文智;冯雪;宋凌;杨光明;秦岚 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；分割颅内动脉瘤图像；对颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
一种动脉瘤图像形态学参数测量方法系统

[发明专利]一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统-CN201811260200.5有效
发明人：王文智;冯雪;宋凌;杨光明;秦岚 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从DSA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；分割颅内动脉瘤图像；对颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
一种动脉瘤图像形态学参数测量方法系统

[发明专利]医用图像显示设备、方法和程序-CN201080043449.6有效
发明人：平野雅春;樱木太;桝本润 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2010-09-29 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：[目的]有效地识别关于对象的形态学信息和功能信息两者。[解决问题的方式]获得形态学图像(SI)和功能图像(FI)。之后，在形态学图像(SI)中设置基线(CL)，并且基于基线(CL)分割功能图像(FI)。形态学图像(SI)和分割的图像(FI1、FI2)以一个叠在另一个上的方式放置，并且显示在显示装置(2)上。此时，相对于芯线(CL)分割功能图像(FI)，并且显示分割的图像。备选地，旋转显示在形态学图像(SI)中的横截面位置而不改变功能图像(FI)的显示。
医用图像显示设备方法程序

[发明专利]一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统-CN201811260357.8有效
发明人：王文智;冯雪;宋凌;杨光明;秦岚 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：获取颅内载瘤血管的中心线、分割的颅内动脉瘤图像及颅内载瘤血管图像；利用分割的颅内动脉瘤图像生成颅内动脉瘤表面，计算动脉瘤瘤颈中心；颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
一种动脉瘤图像形态学参数测量方法系统

[发明专利]基于综合形态学的图像混合滤波装置及方法-CN201610305134.3有效
发明人：逯跃锋;高会贤;贾致荣;范俊甫;韩留生;李鸿彬;王云峰 -专利权人：山东理工大学
申请日： 2016-05-10 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于综合形态学的图像混合滤波装置及方法，通过构建基本形态学滤波模型、约束条件，最后构建用于图形滤波的综合形态学混合滤波计算模型，以对输入的待处理噪声图像进行滤波处理。本发明实施例将形态学混合滤波方法和广义形态学滤波方法进行加权综合，不依赖于滤波方法是以开起始还是以闭开始且具有双路对偶滤波方法双重优点，从而在滤除图像噪声的同时能够保留图像的细节信息。
基于综合形态学图像混合滤波装置方法

[发明专利]现实增强的形态学手术-CN201680025450.3在审
发明人：钱德拉·迪瓦姆;扎基·阿德南·塔赫尔;威廉·斯科特·埃德加 -专利权人：阿里斯医疗诊断公司
申请日： 2016-03-01 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：将代表形态学受试者的物理特征的数据结合有待相对于该形态学受试者执行的手术进行接收。为该手术的从业者渲染由该物理特征的虚拟图像覆盖的该形态学受试者的视图，包括基于这些代表性数据生成该物理特征的该虚拟图像，并且根据该形态学受试者上的一个或多个参考点在该视图内渲染该物理特征的该虚拟图像，使得该虚拟图像能够进行关于该形态学受试者的该物理特征的原位可视化
现实增强形态学手术

[发明专利]一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统-CN201811261544.8有效
发明人：王文智;冯雪;宋凌;杨光明;秦岚 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
一种动脉瘤图像形态学参数测量方法系统

[发明专利]一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统-CN201811260404.9有效
发明人：王文智;冯雪;宋凌;杨光明;秦岚 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从DSA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
一种动脉瘤图像形态学参数测量方法系统

[发明专利]一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统-CN201811260392.X有效
发明人：胡鹏;何川;洪韬;耿介文;王文智;冯雪;宋凌;杨光明;秦岚 -专利权人：首都医科大学宣武医院
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从待分割的颅内动脉瘤图像上，获取颅内载瘤血管的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
一种动脉瘤图像形态学参数测量方法系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条