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公开(公告)号：CN110309699A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910219874.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于OCT的皮下汗孔图提取方法，包括如下步骤：1)对每张OCT图像的每个像素进行灰度值差分运算，并选择结果大于阈值的点作为初始特征点集；2)应用霍夫变换，将角质层特征点集从初始特征点集中分离出来，并对其进行二次多项式拟合得到角质层轮廓，同时去除位于角质轮廓周围附近以及上方的特征点；3)由远及近地去除乳头层轮廓外的特征点，得到准确的乳头层特征点集，并对其进行三次插值拟合得到乳头层轮廓；4)据两条轮廓的位置获得汗腺切线，然后将所有OCT图像中获得的汗腺切线拼接成大小为W×N皮下汗孔图，再经过图像增强获得最后结果。本发明能够得到正确的汗腺切线，最后获得清晰的皮下汗孔图。
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公开(公告)号：CN110261356A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910499247.5
申请日：2019-06-11
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 一种基于荧光淬灭法的在线式溶解氧测量系统，包括下位机系统和上位机模块，所述下位机系统(1000)以金属屏蔽壳(1010)、光纤通道(1011)、PD溶氧膜(1012)以及凸透镜(1013)作为结构设计，通过下位机中采集传输模块(1003)实现数据采集、FFT算法处理、系统控制、温度读取，并通过串口模块(1002)将预处理后数据发送至上位机模块，以方便计算机(1100)与各个模块的数据传输和控制；计算机(1100)用于对采集到的信息做进一步的处理，最终得到所需的水中溶解氧含量及部分相关参数，并实时显示检测结果。本发明精度高、检测速度快、实时性强。
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公开(公告)号：CN109240064A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810886098.3
申请日：2018-08-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于AM335X处理器的便携式数字全息显微系统，包括光路、电源模块和处理主板，所述处理主板与电源模块连接，所述光路部分采用便携性较高的同轴光路，搭配部分相干LED光源和100um微孔实现相干光，同时采用光学传感器记录获得的全息图，将数据通过USB高速串行总线送给ARM嵌入式平台进行重建处理；ARM嵌入式平台利用搭载的LINUX操作系统和优化后的角谱算法实现快速重建，然后通过LCD液晶屏进行显微图像的显示，同时搭载电容式触摸屏便于用户的交互。本发明装置简单、器件通用、价格低廉，具有良好的便携性，适合在生产生活中推广使用，方便生活。
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公开(公告)号：CN104933759B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201510298752.5
申请日：2015-06-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种人脑高维可视化方法，包括以下步骤：步骤S1，对人脑神经纤维进行纤维概率跟踪；步骤S2，计算人脑各组织的灰度值，利用区域生长算法完成各人脑各组织包括血管、皮质、骨骼的三维重构；步骤S3，使用Freesurfer软件对步骤S1与步骤S2中得到的人脑皮质与纤维以功能区为准进行细致分割，将人脑功能区各组织进行处理保存为三维图形文件；步骤S4，将步骤S3中处理得到的人脑各组织三维图形文件进行三维的曲面配准定位，实现组织的选择性显示、透明度和颜色设置。本发明提供一种纤维分布更为准确、有效实现人脑功能区的分割的人脑组织高维可视化方法。
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公开(公告)号：CN104881873B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510298776.0
申请日：2015-06-03
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种用于复杂纤维束精确重构的多级调整混合加权稀疏成像方法，包括以下步骤：步骤1，建立一种混合加权稀疏优化模型(MRS)，将纤维方向信息的非负特征与稀疏特征约束在一个平衡的范围，即通过优化初始搜索点，改进稀疏解收敛条件；步骤2，基于步骤1得出的MRS模型，通过低阶迭代训练调整参数和搜索初值，利用多级调整的参数训练方法(SSD)，计算高阶下的最优纤维方向分布模型(FOD)，从而实现复杂纤维束的精确重构，提高纤维模型重建的角度分辨率和抗噪性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107450583A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710727623.2
申请日：2017-08-23
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 一种基于高通骁龙处理器的无人机运动跟踪系统，由Qx200四旋翼机架(1000)、信号转接板(1100)、高通骁龙控制板(1200)三部分组成，其中高通骁龙控制板(1200)用于实现系统的飞行控制、运动目标检测与跟踪、无人机跟踪飞行；信号转接板(1100)用于实现高通骁龙处理器的串行电机控制信号的转换和面向系统的电源输出；Qx200四旋翼机架(1000)作为系统的基础构架，用于负责执行高通骁龙控制板(1200)和信号转接板(1100)的控制命令，实现跟踪飞行。本发明系统的集成度高，可以在小型化无人机上实现在线图像采集和运动跟踪飞行，提高了无人机在线视频图像处理系统的效率。
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公开(公告)号：CN106022218A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610298658.4
申请日：2016-05-06
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06K9/00892 , G06K9/6276 , G06K9/629
Abstract: 一种基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌静脉图像层融合方法，包括以下步骤：1)采集到掌纹、掌静脉图像，然后分别进行感兴趣区域提取；2)对输入的ROI图像做基于小波变换和Gabor滤波的图像层融合：采用二维Mallat算法进行小波分解ROI之后的掌纹掌静脉图像，采用Gabor滤波器对高频子图像进行纹理的增强，最后采用二维Mallat快速算法对图像进行重构，得到融合后的图像；3)对得到的融合图像采用基于子空间的特征提取；4)采用最近邻分类器进行分类。本发明提供一种安全性较高、识别率较高的基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌静脉图像层融合方法。
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公开(公告)号：CN105787432A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610028275.5
申请日：2016-01-15
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00281
Abstract: 一种基于结构感知的人脸遮挡检测方法，遮挡存在的形式尽管多种多样，但与正常人脸图像的结构差异主要表现在颜色、方向和纹理等三方面，而且一般以某种差异最为显著。为了凸显可能存在的显著结构差异，给出了六个特征变换域：恒等变换域、对数变换域、对数?梯度模变换域、梯度方向变换域、拉普拉斯变换域、差分激励变换域，基于这六个特征变换域度量遮挡与人脸图像的各种结构误差，并对结构误差进行二值均值聚类和形态学滤波，从而得到六个可能的遮挡检测结果；为了自动判别哪种遮挡检测结果最优，给出了结构感知准则：最小边界正则化准则。实验表明，本发明所提供的方法能够有效地检测到遮挡的位置，并感知到遮挡的显著结构，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN105741319A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610045316.1
申请日：2016-01-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 基于盲目更新策略和前景模型的改进视觉背景提取方法，包括如下步骤：第一步：读取视频的首帧，进行背景模型的初始化及建模；第二步：进行前景模型的初始化及建模；第三步：读取新的视频帧，首先根据背景模型判断该点是否分类为背景点，若分类为背景点，则将该点继续与其前景模型进行分类判断；第四步：使用形态学滤波对二值前景图像进行处理；第五步，更新前景模型与背景模型；第六步：读取新的视频帧，重复第三步到第五步，实时检测视频序列中的运动前景区域。
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