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[发明专利]一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法-CN201810008875.4有效
发明人：赵洲;孟令涛;高天祥;何晓飞;蔡登;庄越挺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组数据点，构建其权重矩阵及对应的拉普拉斯矩阵。2)随机初始化特征提取矩阵与重建系数矩阵，迭代更新特征提取矩阵与重建系数矩阵，得到最终收敛的特征提取矩阵作为特征提取的依据。相比于一般的项目推荐解决方案，本发明使用了图像正则化与数据重建相结合的方法，则能够提取出更有效的数据特征。本发明在数据特征提取问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。
一种利用图像正则数据重建解决特征提取任务方法

[发明专利]基于康普顿背散射扫描的医学CT机的图像重建方法和系统-CN201810156464.X在审
发明人：丁厚本;王玲;钟鹭峰;丁莉 -专利权人：厦门市领汇医疗科技有限公司
申请日： 2018-02-24 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于康普顿背散射扫描的医学CT机的图像重建方法和系统，该方法是在被测目标一侧的X射线源发射的X射线经被测目标后的背散射光被同侧的探测器接收，并基于康普顿背散射微分截面算法进行校准计算得到校准系数，再结合线性减弱系数与被测目标电子密度的正比例关系计算得到线性减弱系数，然后以X射线经被测目标另一侧的透射测量结果为基准确定深度修正因子以对线性减弱系数进行深度修正，在深度修正后再基于坐标重建线性减弱系数的分布图像以实现图像重建
康普顿背散射被测目标深度修正图像重建医学CT 扫描修正正比例关系分布图像环境设备基准确定扫描成像扫描原理数学计算微分截面校准系数应用条件坐标重建保真度散射光散射校准透射探测器算法同侧伪影图像发射

[发明专利]基于参数化模型的人脸细节重建和编辑方法及装置-CN202111334742.4在审
发明人：徐枫;凌精望 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于参数化模型的人脸细节重建和编辑方法，包括：对人脸图片进行人脸关键点检测获取关键点；求解FaceScape双线性模型的身份系数和表情系数；对求解后的FaceScape双线性模型进行解耦，将人脸图片展开到贴图空间使三维人脸的关键点上每个顶点的颜色值对应于人脸图片的关键点上对应像素的颜色值；根据固定表情系数，以及用户设置的身份系数和年龄系数计算偏置贴图；将偏置贴图中的灰度值作为每个顶点的变形量，并根据其对三维人脸的关键点上每个顶点的位置信息进行更新，对更新后的三维人脸的关键点上每个顶点的位置信息进行渲染，根据渲染后的人脸图像生成人脸重建结果。本申请提升了参数化人脸模型的重建质量，并生成带动态皱纹细节的人脸动画。
基于参数模型细节建和编辑方法装置

[发明专利]人脸表情的重建方法、装置、设备和存储介质-CN202111503555.4在审
发明人：姚粤汉;张雄;彭国柱 -专利权人：广州方硅信息技术有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种人脸表情的重建方法、装置、设备和存储介质，获取人脸图像；将人脸图像输入至预先训练好的深度神经网络模型，以输出人脸图像的表情系数和拍摄参数；其中表情系数表示各基本表情模板的权重，权重的取值大于等于零，且至少有一个权重的取值大于零，因此根据表情系数就可以从预设的基本表情模板库中选择出至少一个基本表情模板；根据表情系数、至少一个基本表情模板和拍摄参数进行人脸表情重建。该方法基于深度学习的方式对单张人脸图像进行人脸表情捕捉，一方面得到的表情系数和拍摄参数非常准确，以使后续对人脸表情重建时得到的结果更加精确，另一方面避免了不需要对像传统模型一样需要大量优化，大大减少了计算量
表情重建方法装置设备存储介质

[发明专利]基于基材料分解的成像金属伪影校正方法及系统、成像设备-CN202210511805.7在审
发明人：李孟飞;郭彬;张健 -专利权人：中国计量科学研究院
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于基材料分解的CT成像金属伪影校正方法及系统、成像设备，其包括：S1，获取能谱CT扫描数据；S2，对多能谱CT扫描数据预处理；S3，选取多能谱投影，重建CT图像；S4，计算不同电压下的基于探测器单元变化的射线能谱分布；S5，计算低吸收材料在不同电压下的多能谱投影；S6，选取基函数；S7，为待重建基函数系数图像赋初值；S8，建立基函数系数图像的线性投影与多能投影之间的映射关系；S9，采用基材料分解算法，迭代求解逐探测器单元对应的基函数系数图像的线性投影，获得基函数系数图像的线性投影，然后重建获得基函数系数图像；S10，通过加权合成获得金属材料伪影校正后的CT图像。
基于基材分解成像金属校正方法系统设备

[发明专利]一种基于广义双层伯格曼非凸型字典学习的磁共振超欠采样K数据成像方法-CN201410714375.4有效
发明人：刘且根;卢红阳;张明辉;魏静波;王玉皞 -专利权人：南昌大学
申请日： 2014-12-01 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G01R33/56 文献下载
摘要：一种基于广义双层伯格曼非凸型字典学习的磁共振超欠采样K数据成像方法，包括：(a)在双层伯格曼字典学习框架上融入带非凸函数p范数先验信息进行字典学习和系数稀疏，建立图像稀疏表示模型；(b)在双层伯格曼迭字典学习内层迭代上利用增加辅助变量和轮换技术更新学习字典和稀疏系数，特别地利用广义软阈值迭代方法求解非凸p范数先验信息的目标函数，更新稀疏系数；(c)在双层伯格曼字典学习外层迭代上进行图像更新，得到重建图像。本发明通过广义软阈值迭代方法求解带非凸p范数先验信息的目标函数，可以在更大范围内惩罚小系数且对大系数偏差更小，进一步地稀疏表示图像，在少的扫描测量下精确地重建图像，减少重建图像的伪影，恢复更多图像细节。
字典学习先验信息重建图像迭代范数目标函数稀疏表示稀疏系数磁共振欠采样求解凸型成像图像辅助变量技术更新扫描测量图像更新外层迭代大系数多图像凸函数内层伪影稀疏字典轮换惩罚融入更新恢复学习

[发明专利]视频编码中编码和重建图像块的方法-CN201110005642.7有效
发明人：高文;赵欣;张莉;马思伟 -专利权人：北京大学
申请日： 2011-01-12 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频编码中编码和重建图像块的方法。编码过程：首先根据当前块选定的预测模式，生成图像预测块，选择发明的一组低复杂度整数DST变换函数，对残差块进行变换，得到变换系数块，对变换系数块进行量化；重建过程：接收量化的变换系数块，并进行反量化，得到变换系数块，选择发明的一组低复杂度整数DST变换函数，对变换系数块进行反变换，计算得到残差块，根据当前块选定的预测模式，生成图像预测块，并结合反变换计算得到残差块生成重建图像块。
视频编码重建图像方法

[发明专利]一种层析γ扫描线衰减系数重建方法-CN202210546345.1在审
发明人：颜瑜成;陈辞;杨雪;熊金科 -专利权人：成都理工大学工程技术学院
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种层析γ扫描线衰减系数重建方法，包括步骤：S1、建立核废物包装体的体素模型；S2、对步骤S1得到的体素模型进行逐层扫描，并运用蒙特卡洛模拟的方式获取原始数据；S3、对步骤S2得到的原始数据进行计算并构建质量衰减系数和线性方程组；S4、采用SIRT‑DROP的对角松弛正交投影方法对步骤S3得到的质量衰减系数和线性方程组进行求解，得到各层每个特征能量下体素的线性衰减系数。本发明采用了SIRT‑DROP的对角松弛正交投影方法，该算法是一种同时迭代重建技术，具有较强的抗噪声能力，并以启发式的方式来包含系数矩阵的稀疏性，有效地减小了误差，提高层析γ扫描衰减系数重建的效果，同时提升收敛速度
一种层析扫描衰减系数重建方法

[发明专利]一种多尺度三维频域变换的颗粒物三维形貌重建方法-CN202011369072.5有效
发明人：刘凤娴;闫涛;郭四稳 -专利权人：太原理工大学;山西大学;广州大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种多尺度三维频域变换的颗粒物三维形貌重建方法。步骤如下：将微米级待测颗粒物不同景深的图像序列作为一个完整的三维数据；对该三维数据通过非降采样金字塔滤波器组得到多个尺度的高频分解系数；将各尺度高频分解系数进行傅里叶变换得到频域变换结果；将得到的频域变换结果与窗口函数进行内积操作得到多个方向的频域系数；将多个方向的频域系数进行傅里叶反变换得到图像序列的多尺度三维频域变换系数；将多尺度三维频域变换系数映射为不同尺度与方向深度结果；选择同一尺度下不同方向深度结果的最大值作为当前尺度的深度结果；选择所有尺度深度结果中熵值最小的深度图像作为待测颗粒物最终的三维形貌重建结果本发明能够实现微米级颗粒物的三维形貌精确重建。
一种尺度三维变换颗粒形貌重建方法

[发明专利]图像压缩方法及装置-CN201910341714.1有效
发明人：陈云娜 -专利权人：深圳市华星光电技术有限公司
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： H04N19/167 文献下载
摘要：本申请采用分块方式分别重建图像块，在每个图像块的重建过程中，根据图像块内量化参数的大小求取最邻近的两个映射矩阵，利用这两个映射矩阵对图像块进行重建得出两个重建图像块，这两个重建图像块再通过线性插值的方式进行融合得出最终重建图像块，将所有的最终重建图像块进行组合得到最终重建图像。本申请解决图像压缩引起的块效应，改善现有技术采用一种映射矩阵，不能兼容多种量化系数而导致的压缩失真的情况。
图像压缩方法装置

[发明专利]一种胎心率信号的缺失值填充装置和方法-CN202111599767.7在审
发明人：赵治栋;张烨菲;邓艳军;周志鑫;张显飞 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：构建缺失FHR数据的重建模型；利用最小化稀疏字典学习算法，对缺失FHR数据的重建模型进行优化，得到稀疏系数矩阵和正则项误差的迭代求解公式；利用得到的最优稀疏系数矩阵和正则项误差计算对应的最优字典，结合缺失FHR数据的重建模型，得到缺失值填充后的FHR信号。
一种心率信号缺失填充装置方法

[发明专利]PET图像重建方法、系统、可读存储介质和设备-CN201811580366.5有效
发明人：谢慧芳;吕杨 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种PET图像重建方法、系统、可读存储介质和设备，属于医疗影像技术领域，获取PET测量投影弦图图像和随迭代次数变化的点扩展加权系数，对初始化的二维图像进行迭代更新，获取PET重建图像，在图像重建过程中，图像性质在每一次迭代中会发生变化，利用迭代次数变化的点扩展加权系数，可以优化点扩展对图像迭代过程的修正效果，减少在图像中出现边缘伪迹，得到更高分辨率和更高对比度的图像。
pet 图像重建方法系统可读存储介质设备

[发明专利]扇形NaI(Tl)探测器阵列TGS透射图像的重建方法-CN202111364968.9在审
发明人：石睿;母湘樊;郑洪龙;庹先国 -专利权人：四川轻化工大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种能够提高透射图像重建质量的扇形NaI(Tl)探测器阵列TGS透射图像的重建方法。该扇形NaI(Tl)探测器阵列TGS透射图像的重建方法将分裂Bregman算法以及TV降噪融入到传统MLEM迭代过程中(MLEM‑SBTV)，对扇形NaI(Tl)探测器阵列TGS系统透射扫描测量过程进行模拟，对模拟结果进行线衰减系数分布图像重建。采用该扇形NaI(Tl)探测器阵列TGS透射图像的重建方法能够提高重建图像的质量。
扇形 nai tl 探测器阵列 tgs 透射图像重建方法

[发明专利]图像编码/解码方法以及图像数据的传输方法-CN202310993851.X在审
发明人：高玄硕;李镇浩;林成昶;姜晶媛;李河贤;全东山;赵承眩;金晖容;崔振秀 -专利权人： LX 半导体科技有限公司
申请日： 2017-06-15 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04N19/593 文献下载
摘要：根据本发明的一种由解码设备执行的图像解码方法包括：通过比特流获得包含关于量化的变换系数等级的信息的图像信息；将当前块的预测模式推导为帧间模式或帧内模式之一；基于帧间模式或帧内模式生成当前块的预测块；基于关于量化的变换系数等级的信息推导出变换系数；确定当前块的变换集；通过基于变换系数和变换集中的变换候选来执行逆变换来推导出重建的残差信号；以及基于预测块和重建的残差信号生成重建块，其中，基于针对当前块使用帧间模式还是帧内模式来不同地确定变换集的变换候选的数量或类型中的至少一个
图像编码解码方法以及数据传输

[发明专利]去马赛克的方法和装置-CN201210085902.0有效
发明人：沙力;丁文 -专利权人：上海算芯微电子有限公司
申请日： 2012-03-27 - 公布日： 2012-08-08 - 主分类号： H04N9/04 文献下载
摘要：一种去马赛克的方法及其装置，方法包括：获取拜耳格式图像；对目标像素点为中心的像素阵列进行水平方向、竖直方向、左上至右下方向和左下至右上方向的梯度提取；基于梯度提取的结果进行权重提取，以获得像素阵列的权重系数；基于权重系数对目标像素点进行颜色重建；输出图像信息。图像获取单元，获取拜耳格式图像；梯度提取单元，对目标像素点为中心的像素阵列进行水平方向、竖直方向、左上至右下方向和左下至右上方向的梯度提取；权重提取单元，根据梯度提取的结果进行权重提取，以获得像素阵列的权重系数；颜色重建单元，根据权重系数进行颜色重建；图像输出单元，输出图像信息。
马赛克方法装置