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公开(公告)号：CN102509279A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110340764.1
申请日：2011-11-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 根部欠照明舌图像的自适应暗部细节复现方法属于医学图像处理领域，针对根部欠照明的舌图像提出。该方法是在同一光源条件下，固定拍摄仪器和拍摄对象的位置，通过改变曝光时间获取一组不同曝光量的舌图像。首先利用相机辐射标定算法对拍摄仪器进行响应曲线估计，然后根据得到的三通道响应曲线对不同曝光量的舌图像序列进行合成，得到合成舌图像每一个像素点的辐照度值，最后通过色调映射将合成的舌图像数据映射到普通的显示设备上进行显示，映射过程中完成舌图像的自适应性，实现欠照明舌根部细节的复现。该方法可以通过对合成舌图像的映射实现欠照明舌根部细节的复现，更好的再现真实舌体的亮区和暗区信息，有利于中医舌诊的客观性。
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公开(公告)号：CN101732037B
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN200910237462.4
申请日：2009-11-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明是一种中医舌象分析仪，特别是箱式中医舌象分析仪。本发明包括内胆箱体、光源、外壳等。内胆箱体上开两个孔，其中一个安装图像采集装置的摄像孔，另一个是受试舌体伸进孔，两个孔分别位于内胆箱体的前后两个面上。在内胆箱体上的摄像孔所在的壁面上以摄像孔为中心设置有一凸面，光源置于内胆箱体内背对受试舌体伸进孔布置。在外壳上的受试舌体伸进孔的外面安装有脸型遮光罩，在脸型遮光罩的外面有一颌托固定在外壳上。本发明采用照明光源背对受试舌体的方式布置，并且在被拍摄舌体对面的箱体内壁上有一凸面，使光源发出的光直接照射到凸面上，经凸面充分反射散射后，照射到舌体上，避免了舌体上产生强反光点对颜色分析造成影响。
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公开(公告)号：CN119152139A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411236903.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T17/05 , G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于填充超分的冰下地形生成方法，结合深度学习的填充和超分模型，利用稀疏机载雷达数据准确地生成高分辨率地形。该方法首先通过填充模型在低分辨率(1000m)提取地形走势，再使用超分模型对低分辨率地形进行超分，生成高分辨率(250m)地形。填充模型采用孪生结构，通过编解码器分支提取宏观特征，核预测分支学习每个像素的核生成走势细节。超分模型使用金字塔结构，结合核预测结构和像素重组与双线性插值融合，生成丰富地形细节。该方法在冰下地形生成任务中展现出较强的鲁棒性和广泛适用性，为该领域提供了新思路和方法，具有重要科学价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN115639555A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211091142.4
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01S13/88 , G01S7/41 , G01N33/18 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明提出了一种适用于冰雷达数据的冰下融化冻结分布的半自动预测方法，属于冰雷达数据处理领域。包括：基底反射率变化量曲线生成、融化冻结筛选阈值矫正、融化冻结过渡区自动检测和冰下融化冻结分布预测。该方法针对回波功率衰减项可能存在的误差问题，采用区域内的冰下水体为参考，矫正了区域的融化和冻结的检测阈值；根据融化冻结过渡区的特点定义并提取了相应的特征，实现了融化冻结过渡区的自动检测，使得在融化冻结过渡区内能够获得更准确的融化冻结分布。最后能够生成更准确的冰下融化冻结分布，适用于不同区域和大量冰雷达数据。
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公开(公告)号：CN111259954A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010040344.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于D-Resnet的高光谱中医舌苔舌质分类方法，涉及计算机视觉领域。基于RGB颜色空间的舌苔舌质分类，信息量不足，而高光谱舌像蕴含大量的光谱以及空间信息，通过提取舌象某一区域的光谱反射率变化情况结合高光谱图像提供的空间分布信息，从而实现人体的舌苔舌质分类。本发明提出一个端到端的D-Resnet网络对高光谱舌图像进行分类，本发明先构造了密集连接模块(densely-connected spectral block)提取光谱信息，随后构造了预激活瓶颈残差模块(pre-activation bottleneck residual spatial block)提取空间信息。本发明实现了基于高光谱图像的舌苔舌质分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106658169B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201611173080.6
申请日：2016-12-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度学习多层次分割新闻视频的通用方法属于计算机人工智能和视频处理领域。本发明首先根据频道标识符(logo)及主持人脸的特点，进行针对性的方式处理，提高后续训练及检测效果；然后，考虑到多类新闻视频之间的差异性，本文率先提出预先进行新闻logo识别，将识别后的频道再输入至各自的人脸检测通道中依次识别的方法，进而提高了视频分割的通用性；最后，基于主持环节的共同点，本文提出采用人工特征及时间阈值的交叉检测进行精筛选，进而最终检测到各频道的主持环节，实现分割多类新闻视频的通用方法。本方法大大增强了分割各类新闻视频的普适性，进而更好地代替手动分割视频方法，极大地减少了人力成本，提高视频处理的效率。
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公开(公告)号：CN109394182A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811515985.6
申请日：2018-12-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 一种基于光谱信息的中医舌色量化分析方法属于中医望诊的客观化研究领域，采集不同类型舌体的光谱反射率，得到舌色、苔色的光谱反射率数据集，通过分类算法建立舌色、苔色分类器。对于某一舌体图像，通过分类器分离舌质部分。对于舌质部分，利用舌体色素组成，根据粒子的光学吸收散射原理，建立舌质的光学吸收散射模型。基于这一模型，根据舌质各像素的光谱反射率，反求出模型中的色素浓度。利用色素浓度作为中医舌色的度量手段，为临床提供与证候程度相关的量化数据参考。采用本方法，可以针对中医舌色的形成机理，建立舌红度、舌紫度量值数轴。任一舌色可以通过计算各色素浓度，得出在这些数轴上的量值。
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公开(公告)号：CN105657580B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201511021331.4
申请日：2015-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N21/8549
Abstract: 本发明提出一种基于显著图的胶囊内镜视频摘要生成方法，具体包括以下步骤：首先，进行图像预处理，去除图像无效区域；针对预处理后的胶囊内镜图像，提出一种显著图提取算法，得到感兴趣区域；然后，提取感兴趣区域的颜色特征和纹理特征，高斯归一化，并进行特征融合；最后，根据融合特征的欧氏距离进行帧间差测定，分别进行突变检测和渐变检测，得到关键帧，形成视频摘要。本发明用于胶囊内镜视频摘要生成，有效地减轻了阅片医生的劳动强度，提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN106920227A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201611228597.0
申请日：2016-12-27
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30041
Abstract: 基于深度学习与传统方法相结合的视网膜血管分割方法，涉及计算机视觉以及模式识别领域。本发明将两种灰度图像都作为网络的训练样本，针对视网膜图像数据少的问题做了相应的数据扩增包括弹性形变，平滑滤波等等，扩大了该发明的广泛适用性。本发明通过构建FCN‑HNED的视网膜血管分割深度网络，该网络极大程度的实现了自主学习的过程，不仅可以分享整个图像的卷积特征，减少特征冗余，又可以从抽象的特征中恢复出多个像素的所属类别，分别将视网膜血管图像的CLAHE图和高斯匹配滤波图分别输入网络使其得到的血管分割图进行加权平均从而得到更好更完整的视网膜血管分割概率图，该种处理方式极大程度的提高了血管分割的鲁棒性与准确性。
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公开(公告)号：CN103745217B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310753203.3
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于图像检索的中医舌色苔色自动分析方法，属于信息科学与传统中医学的交叉学科领域。本发明鉴于中医舌诊结果因人而异、主观性强，缺乏规范化和标准化的特点，设计了一种基于图像检索的中医舌色苔色自动分析方法。该发明的特征在于：用户输入待分析的舌图像，首先通过舌体分割技术对舌体区域进行分割，再将舌面进行区域划分，区分舌质区域和舌苔区域，在各区域内分别图像的视觉特征，构成特征向量，然后计算该特征向量与特征库中已标注舌图像的舌象特征的相似度，返回最相似的图像作为检索结果，最后使用统计决策的方法对检索结果进行判决，分别给出该舌象的舌色和苔色分类建议。本发明的分类结果较为准确，具有一定的实用价值。
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