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公开(公告)号：CN108038874B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201711248908.4
申请日：2017-12-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及扫描电镜图像配准领域，具体涉及一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法，目的是为了提高电镜图像配准的实时性。本发明的实时配准装置包括FPGA和计算服务器；计算服务器包括CPU和GPU。FPGA用于直接连接电镜实时获取序列切片图像数据，并计算相邻切片图像之间的对应点，最后将从电镜获得的图像数据以及相邻切片之间的对应点信息发送至计算服务器；计算服务器中的CPU，对序列切片中匹配得到的对应点位置进行调整优化；计算服务器中的GPU，根据调整后的对应点位置进行图像形变。本发明能够形成对电镜系统高通量图像数据的高精度、低延时的长序列配准能力，满足高通量电镜序列切片成像的实时配准需求。
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公开(公告)号：CN107545567B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710638426.3
申请日：2017-07-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理和神经科学领域，具体涉及一种生物组织序列切片显微图像的配准方法及装置。旨在解决无法在生物组织相邻切片显微图像间寻找到真实可靠的对应点信息的问题。为此目的，本发明中提出了一种生物组织序列切片显微图像的配准方法，包括：获取生物组织序列切片显微图像中各相邻切片显微图像的对应点；调整所获取的各对应点的位置；依据调整后的各对应点的位置，对生物组织序列切片显微图像进行图像形变。通过本发明可以找到相邻切片显微图像之间真实可靠的对应点信息，从而保证了生物组织序列切片显微图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN108038874A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711248908.4
申请日：2017-12-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及扫描电镜图像配准领域，具体涉及一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法，目的是为了提高电镜图像配准的实时性。本发明的实时配准装置包括FPGA和计算服务器；计算服务器包括CPU和GPU。FPGA用于直接连接电镜实时获取序列切片图像数据，并计算相邻切片图像之间的对应点，最后将从电镜获得的图像数据以及相邻切片之间的对应点信息发送至计算服务器；计算服务器中的CPU，对序列切片中匹配得到的对应点位置进行调整优化；计算服务器中的GPU，根据调整后的对应点位置进行图像形变。本发明能够形成对电镜系统高通量图像数据的高精度、低延时的长序列配准能力，满足高通量电镜序列切片成像的实时配准需求。
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公开(公告)号：CN106508047B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110014845.2
申请日：2011-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种利用自适应多尺度基本形式实现图像融合的方法，括：对一幅连续的多值图像表达式进行Taylor展开得到该多值图像的梯度，对该多值图像的梯度求微分得到该多值图像的第一基本形式；对该第一基本形式进行Mallat离散小波变换，将该第一基本形式扩展为多尺度基本形式；对该多尺度基本形式进行加权处理，将该多尺度基本形式扩展为自适应多尺度基本形式；由该自适应多尺度基本形式对该多值图像进行重新表示，得到由多级低通分量和高通分量表示的该多值图像的多尺度表示，对该多值图像的多尺度表示进行Mallat小波逆变换，得到原图像的融合图像。利用本发明，解决了多尺度基本形式中单值图像赋予相同的权重，没有考虑到单值图像之间的相互关系的问题。
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公开(公告)号：CN111582214B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010414134.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和生物学、动物行为学领域，具体涉及一种基于孪生网络的笼养动物行为分析方法、系统、装置，旨在解决现有跨物种笼养动物实时行为分析方法需要大量的跨物种标注数据以及检测分析精细度、准确率较低的问题。本系统方法包括：获取待分析目标在第t帧图像中的搜索区域；通过孪生子网络分别提取搜索区域、预设的目标区域、预设的背景区域的特征；基于提取的特征，分别通过区域生成网络、蒙版子网络获取待分析目标的检测区域、mask；迭代获取设定帧数内的检测区域、mask，并通过预设的聚类方法，得到待分析目标在设定帧数内的运动状态。本发明减少了对标注数据的需求，提高了效率以及检测分析的精细度、准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109584156B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201811213303.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种显微序列图像拼接方法及装置，所述方法包括：采用模板匹配算法匹配相邻图像的重叠区域，计算所述相邻图像的位置差异；根据图像间的邻接关系建立数学模型，结合BP算法计算图像的全局位置坐标，生成全局图像。本发明能够有效处理局部拼接过程中由于图像存在空白或重复区域等原因带来的误匹配，降低了局部拼接的错误匹配，具有较高的鲁棒性；而且计算速度快，自动化程度高，拼接效果好。
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公开(公告)号：CN112200164B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011396899.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及了一种基于电镜图像的集成电路金属圆孔自动识别方法及系统，旨在解决传统图像处理方法在进行集成电路金属圆孔识别时对图像质量要求较高，无法保证普适和高准确率，而间接的逻辑判断的方法需要人为定义判断规则，准确率和效率较低的问题。本发明包括：对待分析集成电路的电镜图像进行特征增强；进行增强后的图像的二值化，并进行形态学处理；将获得的金属圆孔候选点转化为候选区域，并提取梯度特征；通过分类模型进行特征分类预测，获得待分析集成电路的电镜图像的圆孔点。本发明可用于电镜图像中集成电路金属圆孔结构的自动识别与定位，效率高、准确性好，并且具有很高的实时性，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN112200164A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011396899.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及了一种基于电镜图像的集成电路金属圆孔自动识别方法及系统，旨在解决传统图像处理方法在进行集成电路金属圆孔识别时对图像质量要求较高，无法保证普适和高准确率，而间接的逻辑判断的方法需要人为定义判断规则，准确率和效率较低的问题。本发明包括：对待分析集成电路的电镜图像进行特征增强；进行增强后的图像的二值化，并进行形态学处理；将获得的金属圆孔候选点转化为候选区域，并提取梯度特征；通过分类模型进行特征分类预测，获得待分析集成电路的电镜图像的圆孔点。本发明可用于电镜图像中集成电路金属圆孔结构的自动识别与定位，效率高、准确性好，并且具有很高的实时性，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN106407988A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610802612.1
申请日：2016-09-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于电镜序列切片图像的突触检测方法。其涉及模式识别和神经学领域，具体地，该方法包括对电镜序列切片图像进行拼接对准；接着针对拼接对准后的单层电镜序列切片图像，利用Adaboost算法进行突触检测；然后基于突触特征进行突触识别，最后利用上下文线索进行突触过滤，并基于突触过滤的结果，进行突触的三维重构。通过本发明实现了高效、精准的突触检测。
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公开(公告)号：CN106508111B
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201110014853.7
申请日：2011-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种图像复原方法。该方法包括两部分：1、图像的小波变换域的邻域高斯建模过程。2、根据模型把图像复原问题转化为一个约束优化的问题，应用共轭梯度法得到恰当的解。本发明从图像复原的Bayesian框架出发，提出一种小波邻域高斯模型图像复原方法，在图像小波分解后的子带小波的局部区域建立小波域邻域高斯模型的基础上，得到一个约束优化问题。本发明可以较好的保持复原图像的边缘信息，并具有令人满意的视觉效果，峰值信噪比也有显著提高。
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