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公开(公告)号：CN113192212A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110507280.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明提供的一种基于断裂面形状特征的三维碎片拼接重组方法，包括以下步骤：根据碎片边缘的特征组合提取碎片断裂面的三维轮廓；根据碎片断裂面三维轮廓的多尺度形状特征进行断裂面匹配，得到碎片间的两两匹配结果，筛选未匹配碎片，获取未匹配碎片碎片边缘的四种不同组合特征，对未完成匹配的碎片进行异常处理：优化匹配矩阵从而获得重组碎片。本方法根据碎片的断裂面轮廓进行特征匹配，可以直接将三维碎片进行重组、不需要对碎片数据进行预先处理，不仅对单一器物(盘子)适用，并且可以对多器物混合碎片(盘子、碗等)进行拼接重组，实现了重组准确度高且运行时间短的技术效果。
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公开(公告)号：CN112258535A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011158528.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种超声图像中胼胝体及小脑蚓部的一体化定位及分割方法，包括如下步骤：获取人脑超声图像的胼胝体初始搜索区域；从胼胝体图像和小脑蚓部图像中获取胼胝体平均模板和小脑蚓部平均模板；以胼胝体平均模板为搜索依据进行模板尺寸自适应的滑动窗口搜索、得到胼胝体精准搜索结果；基于胼胝体最终搜索结果进行主动轮廓模型算法迭代，分割胼胝体并得到其轮廓和位置信息；采用新相似度比较算法进行自适应模板尺寸滑动窗口搜索从而得到小脑蚓部精搜索结果；对该初始轮廓进行迭代得到小脑蚓部精确轮廓，再对精确轮廓进行平滑化处理最终得到小脑蚓部精准轮廓。
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公开(公告)号：CN112258534A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011156776.4
申请日：2020-10-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种超声图像中小脑蚓部的定位及分割方法，包括以下步骤：获取人脑超声图像和超声图像中胼胝体尺寸及位置信息、读取小脑蚓部图像、通过对抗神经网络生成小脑蚓部平均模板图像；根据胼胝体位置信息、选择像素均值较小的区域作为小脑蚓部初始搜索区域，并记录小脑蚓部相对胼胝体方向位置信息Loc；以自适应后小脑蚓部平均模板尺寸作为小脑蚓部初始搜索结果的尺寸；采用新相似度比较算法进行自适应模板尺寸滑动窗口搜索从而得到小脑蚓部精搜索结果；通过方向位置信息Loc以及小脑蚓部本身的形态学特征对其进行外轮廓图形拟合得到小脑蚓部初始轮廓，再对精确轮廓进行平滑化处理最终得到小脑蚓部轮廓信息。
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公开(公告)号：CN110686613A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911110423.8
申请日：2019-11-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/16
Abstract: 一种基于分布式光纤动静应变测试的路基变形监测系统，属于岩土结构安全监测领域。分布式的光纤应变传感器和温度传感器布设到路基结构中，与接入分布式光纤应变温度解调仪连接，分布式光纤温度传感器测试的温度信息对同位置的分布式光纤应变传感器进行温度补偿。分布式光纤动静应变测试控制模块向分布式光纤应变温度采集模块发出采集动、静应变的指令，路基变形监测预警及安全评估模块接收并分析处理动、静应变信号。本发明通过设置分布式光纤应变温度解调仪的数据采集条件分别实现分布式高精度静应变和分布式低精度动应变测试，并基于动静应变的信息分析对高速公路、高速铁路的路基岩溶突发塌陷和长期缓慢沉降变形进行同时监测，有效提高路基突发塌陷预警时间。
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公开(公告)号：CN109816644A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910041255.5
申请日：2019-01-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了种基于多角度光源影像的轴承缺陷自动检测系统，包括采集单元、PC端处理单元、数据分析单元、中间处理单元和缺陷检测单元。该系统提出在多光源光照条件下进行取像检测，可以更好地检测微小误差，并且解决了对轴承上特有标识识别的问题，使得检测更加智能。本系统不仅包含了轴承图像处理方面的软件也自主搭建了相配套的检测处理硬件框架，模拟工业自动化轴承检测流程，使得整个系统可以流畅运行达到自动化筛选轴承的目的同时更加贴切实际应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105005998B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201510475050.X
申请日：2015-08-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多角度序列化图像空间特征点集的脑血管图像分割方法，包括以下步骤：S1：对脑血管的活片图像和蒙片图像进行配准：S2：提取序列化减影图像的几何特征点集；S3：对序列化减影图像中血管边缘的特征点进行局部位置调整，S4：采用空间旋转坐标系模型剔除减影图像中非血管位置的特征点：S5：确定序列化减影图像的自适应分割阈值；S6：基于区域生长和自适应阈值的血管图像分割：将S4中获得的特征点作为种子点，将S5中获得的自适应分割阈值作为生长法则的标准，采用区域生长算法分割序列化减影图像获得纯净的脑血管图像。
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公开(公告)号：CN104102835B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410332067.5
申请日：2014-07-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于实时视频图像的投掷训练成绩检测方法，包括以下步骤：S1：设置投掷训练场地、对目标物体标记处理，设定投掷训练时的天气状况信息；S2：比例标定计算比例因子；S3：投掷目标物体对其进行追踪拍摄，在每帧图像中建立二维坐标系，捕获每帧图像中目标物体在二维坐标系中的空间坐标信息，将捕获到的图像空间坐标信息实时地存储在具有固定长度的链表中。S4：读取链表中位于末端的多个节点计算目标物体的图像空间速度，即图像中目标物体水平和竖直方向的速度采用每秒为多少个像素表示；S5：计算目标物体在出手前一时刻的实际水平速度和竖直速度，继而计算出目标物体水平方向的抛物距离和竖直方向的抛物距离，实现投掷训练成绩的检测。
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公开(公告)号：CN104504708B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410830718.3
申请日：2014-12-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种基于毗邻图像特征点集的DSA脑血管图像自动分割方法，包括1：导入若干对连续的DSA脑血管图像作为源图像数据；2：对每一对DSA脑血管图像均进行分区；3：对分区后的DSA脑血管设置图像阈值；4：基于sift算法提取特征点；5：对每一对提取特征点的DSA脑血管图像中的蒙片图像与活片图像均基于数字减影技术得到相应活片图像的特征点差值图像；6：提取所有所述特征点差值图像的图像特征点集，利用相邻图像关系对图像特征点集进行精确提取；7：对提取的图像特征点集进行区域生长，得到相应的脑血管图像。本发明采用图像分割技术，利用毗邻图像，将邻域间的像素信息进行综合，提高了特征点信息提取的准确性，有效减小了噪声。
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公开(公告)号：CN105741289A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610066206.3
申请日：2016-01-29
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开了一种面向虚拟人超大规模切片图像的序列化自动分割方法，S1：基于闭式解决算法对第一张虚拟人切片图像进行分割；S2：基于距离变换算法生成欲获取区域种子点；S3：根据上述获得的种子点采用S1中的方式对第二张虚拟人切片图像进行分割处理，将第二张获得的种子点对第三张虚拟人切片图像进行分割，如此循环完成最后一张图像的分割；S4：对于分割结束后的欲获取区域图片，按序叠加后获得虚拟人器官三维立体图像。本方法基于虚拟人超大规模序列化图片，自动分割其中感兴趣区域，为虚拟人后续研究提供素材和基础，在分割方法方面采用了应用于自然场景分割的闭式解决方法，分割结果更加精细，可获得精准的三维模型。
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公开(公告)号：CN103606152A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310578640.6
申请日：2013-11-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，特别涉及一种基于SIFT特征点聚类及布尔差运算的DSA血管图像分割方法。该方法包括下述步骤：输入相对应的DSA蒙片图像和活片图像；在相同阈值条件下，利用SIFT算法对蒙片图像和活片图像进行几何特征点的提取；采用基于灰度梯度值的方法进行几何特征点局部位置的调整；进行基于欧氏距离的几何特征点聚类及布尔差运算；采用基于Otsu阈值的方法进行血管图像分割。利用该方法得到患者DSA减影中血管图像的过程，具有鲁棒性较强、计算过程方便等优点，能够为基于DSA介入治疗的临床手术提供准确的血管图像数据。
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