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公开(公告)号：CN102044077B
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201010590113.3
申请日：2010-12-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像处理技术领域多分辨率多区域变分水平集图像分割方法。包括：设置分辨率级数以及分割区域的数目，将原始图像按照空间分辨率在每一维进行连续下采样生成分辨率为2L的图像；利用变分水平集最小化能量模型，进行曲线演化得到N-1个零水平集演化曲线方程；以2i为系数得到的该演化曲线作为下一分辨率构建初始化演化曲线，然后采用多分辨率水平集方法，进行曲线演化得到当前分辨率下N-1个零水平集演化曲线方程；最后，演化过程不断重复，直至达到原始分辨率图像，得到分割结果。本发明避免分割区域的重叠和漏分，降低了噪声的干扰、减小了搜索的空间。
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公开(公告)号：CN103093239A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310020283.1
申请日：2013-01-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种融合了点对和邻域信息的建图方法，步骤为：获取n个样本构成的数据集X，得到经降维处理后的特征向量，它们在图G中用节点表示；基于欧式距离找到数据集X中所有元素的K近邻；建立融合样本点的邻域和点对的信息的优化模型；求解优化模型，对每一个样本及其K近邻，确定五个中间变量，获得n个由边权值构成的向量；将获得的权值向量排列成图G的邻接矩阵，从而得到图模型。本发明在建图的过程中同时融合了样本点的邻域及其点对信息，因而能更加准确地表示样本之间联系的紧密程度，建立的是一个二次规划模型，可方便、快速地进行求解。本发明能够获得更加合理、有效的图模型，在分类方面能够取得更高的准确率。
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公开(公告)号：CN102129451B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201110039139.3
申请日：2011-02-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种信息处理技术领域的图像检索系统中数据聚类方法，由离线过程和在线过程组成，离线过程中对标准图像提取SIFT特征，然后将SIFT特征进行离线聚类处理，在离线聚类结果的基础上通过矢量化处理建立标准图像矢量；在线过程中对待检索图像提取SIFT特征，然后在所述离线聚类结果的基础上通过矢量化处理得到待检索图像矢量，将待检索图像矢量在标准图像矢量中进行相似性搜索，本发明能够快速获得大规模数据中具有较强代表性和可区分能力的特征，解决了大规模数据的聚类问题，并在有效重用原始图像数据聚类结果的基础上，实现新增图像数据的快速增量聚类，最终实现高效的图像检索任务。
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公开(公告)号：CN102270242B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110234409.6
申请日：2011-08-16
Applicant: 上海交通大学出版社有限公司
Abstract: 本发明公开一种计算机辅助语料提取方法，方法为：提取需入库的中英文语料，并实时显示选中内容；其中术语的提取是连续的，通过捕捉鼠标左键按下和抬起的动作，记录下用户端涂抹选中的术语；句式前半部分的提取与提取术语相同，系统会将记录的前半部分存入字符串变量A，进而用户端按住Ctrl键，此时系统会自动生成省略号字符串“…”，记为B，然后用户端再次按下鼠标左键涂抹选中句式的后半部分，这时选中的内容记为变量C，最后生成的完整的句式就是A+B+C；利用数据库来保存用户端录入的术语和句式；更新术语库或者句式库。本发明利用计算机作辅助，能有效地提高语料提取的效率，将人从繁重的提取工作中解放出来。
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公开(公告)号：CN102129451A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110039139.3
申请日：2011-02-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种信息处理技术领域的图像检索系统中数据聚类方法，由离线过程和在线过程组成，离线过程中对标准图像提取SIFT特征，然后将SIFT特征进行离线聚类处理，在离线聚类结果的基础上通过矢量化处理建立标准图像矢量；在线过程中对待检索图像提取SIFT特征，然后在所述离线聚类结果的基础上通过矢量化处理得到待检索图像矢量，将待检索图像矢量在标准图像矢量中进行相似性搜索，本发明能够快速获得大规模数据中具有较强代表性和可区分能力的特征，解决了大规模数据的聚类问题，并在有效重用原始图像数据聚类结果的基础上，实现新增图像数据的快速增量聚类，最终实现高效的图像检索任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102096804A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010577279.1
申请日：2010-12-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的骨扫描中肿瘤骨转移的图像识别方法，通过提取人体全身骨扫描图像，检测正反面信息。根据图像信息找到参考点，定位人体关键部位，将图像分成多个主要大块。在每个区域中采用各自的ARC热点检测算法，将热点区域提取出来。针对热点检测结果和原始图像，提取特征向量。然后针对提取的特征向量使用SVM训练模型。测试和修改所得的分类模型，同时对识别结果进行检验匹配和人体校准。从而得出正确的诊断报告。本发明与其他肿瘤骨转移的图像识别方法相比，提高了热点检测精确度和病患识别的准确度，弥补了国内在这一新兴领域的空白，同时为国内肿瘤骨转移诊断确立统一的诊断标准。
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公开(公告)号：CN102063722A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110009716.4
申请日：2011-01-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于主成份广义逆变换的图像变化检测方法，通过对待检测图像重新组织数据后进行两个特征空间中的变换，并在变换后的特征空间里进行更新波段差分处理以获取变化成分，再通过自动阈值确定方法来提取变化区域，实现图像变化检测。本发明在主成份广义逆变换后的特征空间里对图像进行差分检测，有效的抑制了噪声，降低了图像模糊扭曲等对检测精度下降的影响，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN101957993A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010501404.0
申请日：2010-10-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种模式识别技术领域的自适应红外小目标检测方法，首先用训练样本K-SVD方法训练红外小目标超完备字典，然后按照从上到下，从左到右的顺序从测试图像中提取出于训练样本具有相同尺寸的子图像，并将子图像展开为列向量后利用正交匹配方法计算该列向量在红外小目标超完备字典中的稀疏表示系数，最后将稀疏表示系数组合为指示函数并进行阈值化判断，得到目标的精确位置。本发明相比于其他方法能够更好的抑制背景杂波和噪声，突出目标，得到更高的检测率。
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公开(公告)号：CN101144770B
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN200710044482.0
申请日：2007-08-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种测量技术领域的测量硅基体与膜基结合强度的方法。本发明方法为：在硅基底背面使用刻蚀法制作带窗口的图案，在窗口中预留部分基体作为加载的平台，基底正面的薄膜暴露在背面的窗口中，当预留下的基体受压穿透基体并带动薄膜脱离基体时，记录发生的最大法向位移，由已有的公式得出自由能释放率，以此表征膜基体系的结合强度。本发明能克服已有检测设备定性测量或样品尺寸要求高的不足，可以依靠现有设备及成熟的制样工艺，利用接触式背面穿透法较快速地定量检测复杂形状下膜基结合强度的方法。
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公开(公告)号：CN101493942B
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910046691.8
申请日：2009-02-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像分割技术领域的基于空间矩的水平集图像分割方法，包括如下步骤：首先，在原始图像上进行空间矩的提取，获得图像的局部信息。然后，利用获得的图像的局部信息，为原始图像的每个像素进行能量模型。最后，利用图像的全局信息，在每个像素的能量模型的基础上，对所有像素的建立总的能量模型，利用水平集方法最小化能量模型，进行图像的分割。本发明解决了LBF主动轮廓模型的的缺陷，在分割中利用空间矩引入了图像自身的局部信息，充分利用了图像的细节特征，使其彻底解决了初始化依赖的问题，对灰度不均匀图像进行了很好的应用，大大提高了分割的速度和精确性。
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