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]用于快速运动物体的超高分成像装置-CN201510727726.X在审
  • 降雨强;黄璐;宋忠森;石浩;程良辉;方义 - 中国科学院遗传与发育生物学研究所
  • 2015-10-30 - 2016-02-03 - G02B27/58
  • 本发明涉及一种用于快速运动物体的超高分成像装置。该装置包括:常规分辨率显微成像模块,用于显示运动物体样品和超高分成像目标以提供两者的位置和运动信息;快速图像采集与处理模块,用于获取超高分成像目标的运动速度Vi、感兴趣区域ROI的运动速度Vr与位置以及成像拍摄区域Sp的尺寸,并提供给位置反馈控制模块和超高分成像模块;位置反馈控制模块,用于调整所述成像拍摄区域Sp或者拟成像区域Si的位置,以使得拟拍摄区域Si与成像拍摄区域Sp保持重合;超高分成像模块,用于根据超分辨成像速率要求调整成像拍摄区域Sp的尺寸,对运动物体样品上超高分成像目标进行超高分成像。本发明能够消除物体运动对超高分成像的影响。
  • 用于快速运动物体超高分辨成像装置
  • [发明专利]用于快速运动物体的超高分成像方法-CN201510728880.9在审
  • 降雨强;宋忠森;黄璐 - 中国科学院遗传与发育生物学研究所
  • 2015-10-30 - 2016-02-10 - G02B27/58
  • 本发明涉及一种用于快速运动物体的超高分成像方法。该方法包括:根据运动物体样品上超高分成像目标的位置设置包含超高分成像目标的感兴趣区域ROI;获取超高分成像目标的运动速度和ROI的运动速度与位置,并获取超高分成像模块的成像帧频;根据成像帧频与成像拍摄区域Sp的关系计算Sp的尺寸;在样品上定义一包含超分辨成像目标拟拍摄区域Si,Si的尺寸与Sp的尺寸相同,且与ROI具有相同的运动速度;根据ROI的运动调整拟拍摄区域Si或者成像拍摄区域Sp的位置,以使拟拍摄区域Si与成像拍摄区域Sp保持重合;并根据拟拍摄区域Si对运动物体样品上超高分成像目标进行超高分成像。本发明能够消除物体运动对超高分成像的影响。
  • 用于快速运动物体超高分辨成像方法
  • [发明专利]基于亚体素卷积神经网络的超高分荧光显微成像方法-CN202210170051.3在审
  • 刘欣;刘成成;李博艺;他得安 - 复旦大学
  • 2022-02-23 - 2022-05-27 - G06T3/40
  • 本发明提供一种基于亚体素卷积神经网络的超高分荧光显微成像方法,基于结合了多分支结构和残差学习的端到端三维亚体素卷积神经网络构建并训练得到超高分三维光学显微成像模型,通过该成像模型将原始光学低分辨率图像映射到三维超高分荧光探针的定位图像上,从而应用于三维超高分荧光显微成像。相较于现有的显微成像技术,该基于亚体素卷积神经网络的超高分荧光显微成像方法显著改善了超高分荧光显微成像的轴向分辨率,并且降低了三维荧光显微超分辨重建的计算复杂度。而且经网络训练成功得到的超高分三维光学显微成像模型即不需要额外的人工参数调节,也不需要额外的人工干预,适用于快速、灵活、三维超高分荧光显微成像
  • 基于亚体素卷积神经网络超高分辨荧光显微成像方法
  • [发明专利]一种基于亚像素神经网络的超分辨荧光显微成像方法-CN202111376143.9有效
  • 他得安;刘欣;刘成成;李博艺 - 复旦大学
  • 2021-11-19 - 2023-01-20 - G06T3/40
  • 本发明提供了一种基于亚像素神经网络的超分辨荧光显微成像方法,用于进行超高分荧光定位显微成像,包括如下步骤:获取待成像对象的荧光图像序列;基于超高分成像模型对荧光图像序列中的每一帧荧光图像进行定位获得与每一帧荧光图像对应的定位结果;将所有定位结果叠加获得的叠加结果作为待成像对象的超高分定位显微成像图。通过本发明的超高分荧光定位显微成像方法,在荧光探针定位过程中,只要将实验获取的低分辨荧光显微图像输入到超高分成像模型,就可以得到高密度荧光探针情况下的准确定位结果,无需任何额外的运算或者人工调参,并在实现快速超高分荧光定位显微成像的同时
  • 一种基于像素神经网络分辨荧光显微成像方法
  • [发明专利]一种基于压缩感知的大视场高分成像方法及装置-CN202111078459.X有效
  • 霍娟;马喆;雷昊;刘敦伟;张国万;毛磊 - 中国航天科工集团第二研究院
  • 2021-09-15 - 2023-06-23 - H04N23/95
  • 本发明公开一种基于压缩感知的大视场高分成像方法及装置,涉及光电成像技术领域,以解决传统成像系统高精度成像集成难的技术问题。方法包括:对光信号进行预处理,将记录的阵列探测器每个像元接收到的光信号的强度信息,与预低分辨率观测矩阵关联运算,得到大视场区域图像;对大视场区域图像进行二值化处理,根据确定的目标物体区域,对高分率观测矩阵进行更新,将强度信息与更新的高分率观测矩阵进行关联运算,得到目标区域高分图像;将高分图像等比例缩放后与大视场区域图像进行融合,得到大视场高分成像。上述方法纪装置实现了大视场进行低分辨成像和目标物体区域进行高分成像成像速度快,计算量小,具有很高的实用性。
  • 一种基于压缩感知视场分辨成像方法装置
  • [发明专利]基于图像超分辨率重建的光学相干层析系统-CN202310055570.X在审
  • 钟舜聪;陈文治;林杰文;张秋坤 - 福州大学
  • 2023-01-20 - 2023-04-07 - G06T3/40
  • 本发明涉及一种基于图像超分辨率重建的光学相干层析系统,包括一套光学相干层析显微成像系统、一套光学相干层析振镜扫描成像系统和一个图像超分辨率重建模块,所述光学相干层析显微成像系统用于获取样品的高分成像结果,所述光学相干层析振镜扫描成像系统用于快速获取样品的低分辨成像结果,所述图像超分辨率重建模块用于通过训练数据学习高、低分辨成像结果之间的高维映射关系,再通过对光学相干层析振镜扫描成像系统获得的低分辨成像结果进行超分辨率重建,从而快速得到成像区域高分率的成像结果。该系统有利于获得兼具快速成像高分率的成像结果。
  • 基于图像分辨率重建光学相干层析系统
  • [发明专利]分辨成像的病理切片数字化方法及系统-CN202211128185.5在审
  • 喻罡;高燕华;孙凯;白冰倩;王宽松 - 中南大学
  • 2022-09-16 - 2022-12-20 - G06T3/40
  • 本申请提供了一种低分辨成像的病理切片数字化方法及系统,该方法包括以下步骤:使用低分辨率和高分成像系统分别对多分辨率定标模板成像,获取低分辨率及高分率图像;利用多分辨率定标模板提供的信息,构造高/低分辨率的病理组织的图像对;用多个高/低分辨率图像对以有监督的方式训练超分辨率图像重建算法,建立计算模型;运用低分辨成像系统对病理切片成像,再利用计算模型,将低分辨率图像转换为高分率图像。通过低分辨成像和计算模型转换,建立了基于低分辨成像的数字化病理切片新技术,解决了当前高分成像数字化切片的速度慢、局部失焦以及几何畸变的问题,节省了数字化时间,提高了图像质量。
  • 分辨率成像病理切片数字化方法系统

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