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公开(公告)号：CN104077754A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410315974.9
申请日：2014-07-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对称性的视网膜血管滤波增强方法，包括步骤：对原始视网膜图像进行灰度化处理，再进行二维多尺度高斯滤波；利用滤波后的信息计算梯度合成向量；计算图像每一点在不同尺度下的梯度方向参数、每一点的梯度幅值参数、每一点的灰度参数；计算得到基于对称性的多尺度视网膜血管滤波增强函数，使用该血管函数对视网膜图像进行滤波，达到视网膜血管滤波增强的效果。本发明能对视网膜血管结构进行增强，同时可以有效抑制视盘等非血管结构，对视网膜图像血管分割、视网膜图像分析以及视网膜图像的配准中有重要的辅助处理和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN102393956B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201110163676.9
申请日：2011-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/10
Abstract: 本发明涉及一种基于径向对称性变换的视网膜图像滤波方法，包括步骤：基于海森矩阵的多尺度滤波方法得到滤波图像、血管的尺寸和血管的方向；Canny边缘检测算法得到边缘图像，计算梯度方向；再计算径向对称性计数值和径向对称性贡献值；最后，计算径向对称性变换结果，达到滤波效果。本发明方法能有效地滤除视网膜图像中的绝大部分非血管结构，有利于视网膜图像的后续处理。在视网膜图像血管分割、脑血管图像分割以及心脏图像血管分割等领域有着重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN101763633B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN200910088975.3
申请日：2009-07-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像配准领域，特别是一种基于显著性区域的可见光图像配准方法，包括：(1)加载图像。(2)提取图像的显著性区域。(3)对提取出的显著性区域，计算区域特征描述子，根据区域特征描述子的相似性进行显著性区域的匹配。(4)对步骤(3)中初步匹配上的显著性区域进行局部刚性配准。(5)采用局部刚性配准后的显著性区域中心作为控制点，进行全局二次多项式变换配准。本发明方法是一种快速、精确、鲁棒的自动图像配准方法，在图像配准方面有重大的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101814191B
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN200910078563.1
申请日：2009-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种基于二维传递函数的三维图像可视化方法，首先建立了二维传递函数的广义模型，并设计了四种分类器，然后，设计出了二维传递函数的具体模型，最后，根据二维传递函数模型得到的光学参数绘制出三维图像。该方法简单，对基于图形硬件的体绘制算法和基于软件的体绘制算法具有普适性，其结果直观，能够实现体数据中光学参数设置、用户感兴趣结构提取、无关结构抑制和三维图像半透明绘制。
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公开(公告)号：CN105654439B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201511021401.6
申请日：2015-12-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于梯度调整的血管图像增强方法，包括以下步骤：对待处理的血管图像，计算期望梯度图像g；引入L1正则化约束项，设计以图像u为自变量的能量函数f(u)；利用split Bregman算法求解所述能量函数f(u)的最小化问题，最优解即为增强后的血管图像。本发明可以有效增强图像边缘信息，提升血管信号对比度。
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公开(公告)号：CN103345770A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310302494.4
申请日：2013-07-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于迭代自适应加权的有限视角光声成像重建方法。基于有限视角采集的光声信号，为了校正计算投影信号和采集信号的差异，基于采集信号与上一步迭代重建图像的比值对投影数据加权，为了补偿重建图像和实际图像之间的差异，计算采集信号和计算机投影信号的残差，将残差信号反投影得到残差图像，从而保证迭代过程中信号残差逐步变小，进而保证重建图像的收敛性。本发明能在有限视角扫描的情形下，解决由于信号缺失引起的重建病态问题，减少重建伪迹，提高重建精度，对减少信号采集时间具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN102393956A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110163676.9
申请日：2011-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/10
Abstract: 本发明涉及一种基于径向对称性变换的视网膜图像滤波方法，包括步骤：基于海森矩阵的多尺度滤波方法得到滤波图像、血管的尺寸和血管的方向；Canny边缘检测算法得到边缘图像，计算梯度方向；再计算径向对称性计数值和径向对称性贡献值；最后，计算径向对称性变换结果，达到滤波效果。本发明方法能有效地滤除视网膜图像中的绝大部分非血管结构，有利于视网膜图像的后续处理。在视网膜图像血管分割、脑血管图像分割以及心脏图像血管分割等领域有着重要的应用价值。
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