基于空间频域滤波的激光散斑衬比血流成像方法及系统

    公开(公告)号:CN116051423A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310206847.4

    申请日:2023-03-07

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了基于空间频域滤波的激光散斑衬比血流成像方法及系统,涉及生物组织医学成像领域。该方法包括:S1,图像采集步骤;S2,二维快速傅里叶变换步骤;S3,空间频域滤波步骤;S4,二维快速傅里叶逆变换步骤;S5,时域处理步骤;S6,调制步骤。本发明通过空间频域滤波提取散斑图像中的背景信号,抑制光照背景的不均匀性;相比于一维快速傅里叶变换,利用二维快速傅里叶变换分析法来分离散斑信号和背景信号,有效降低计算复杂度的同时提高计算速度;利用空间频域滤波和时域叠加平均散斑信号计算深度调制衬比值,有效提高LSCI成像的衬比度和信噪比,也因此进一步提升了成像的动态范围。

    一种基于特征融合的目标跟踪定位方法

    公开(公告)号:CN111612001B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010466175.7

    申请日:2020-05-28

    Abstract: 本发明提供了视觉目标跟踪领域的一种基于特征融合的目标跟踪定位方法,包括:步骤S10、给定第1帧图像的目标位置,以目标位置为中心剪裁第1帧图像生成目标模板,并创建搜索区域;步骤S20、提取目标模板以及搜索区域的HOG特征、CN特征以及深度特征,并进行融合生成融合响应值;步骤S30、使用正则化线性回归计算视频的变化因子Pt‑1以及Qt‑1;步骤S40、基于融合响应值、Pt‑1以及Qt‑1计算得到最新的目标位置;步骤S50、计算融合响应值的平均峰值相关能量,并依据平均峰值相关能量更新Pt‑1以及Qt‑1,对下一帧图像进行跟踪。本发明的优点在于:极大的提升了目标跟踪的精确度。

    一种基于能量调制的激光散斑血流成像方法及装置

    公开(公告)号:CN115581445A

    公开(公告)日:2023-01-10

    申请号:CN202211105024.4

    申请日:2022-09-09

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明一种基于能量调制的激光散斑血流成像方法和装置,采集多帧连续的原始散斑图像;对预处理后的散斑图像进行二维快速傅里叶变换得到频谱图像,计算二维血流信号的频谱能量和二维背景信号的频谱能量,以及计算散斑图像瞬时能量调制参量,用该参量构建单张激光散斑血流的瞬时图像,使用时间窗口模板对连续序列的基于瞬时能量调制的散斑血流图像的两种能量模态进行求和平均,根据求和平均后的两种能量的比值来获得平均能量调制散斑图像。本发明将每张二维散斑图像作为一个处理单元,使用二维快速傅里叶变换进行信号的频域变换处理,由于每张图片只需进行一次变换,具有较高的计算效能,在处理大量级的数据时具有显著优势。

    一种微型智能精子体外检测仪及其图像处理方法

    公开(公告)号:CN113607736A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110981931.4

    申请日:2021-08-25

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供一种微型智能精子体外检测仪及图像处理方法,具体结合消畸变别汉棱镜显微放大镜组的目标跟踪检测算法的精子检测仪软硬件系统设计,包括:消畸变的目镜模型设计;基于别汉棱镜的物镜模型设计;基于方向梯度直方图特征提取;使用基于方向梯度直方图特征提取和卡尔曼滤波器对跟踪目标建立核相关滤波跟踪器得到检测结果。本发明在KCF的基础上,配合显微放大镜组,引入了卡尔曼滤波器,改变了原来单一的对目标的特征进行提取结构,与原有的KCF相比,本发明大大减少了跟踪误差,实现了对主要对象精子的跟踪,且实现了在有其他目标精子遮挡的情况下的目标跟踪预测,极大增加了结果准确性。

    自适应特征融合的多尺度相关滤波视觉跟踪方法

    公开(公告)号:CN108549839B

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN201810206321.5

    申请日:2018-03-13

    Abstract: 本发明公开了一种自适应特征融合的多尺度相关滤波视觉跟踪方法,该方法步骤包括:首先使用上下文感知相关滤波框架分别对目标Hog特征和color特征进行相关滤波,归一化两种特征下的响应值,按照响应值占比分配权重并线性加权融合,得到融合后的最终响应图,然后将其与预定义响应阈值进行判断是否更新滤波模型。最后在跟踪过程中引入尺度相关滤波器,提高算法的尺度适应能力。本发明的方法能够结合多种特征跟踪,发挥各自特征的性能优势,设计一种模型自适应的更新方法,此外还引入了一种精确尺度估计机制。能够有效地提高提高模型的更新质量以及跟踪精确度,并在尺度变化,快速运动,形变,遮挡等复杂场景下具有较好的鲁棒性。

    一种基于特征融合的目标跟踪定位方法

    公开(公告)号:CN111612001A

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN202010466175.7

    申请日:2020-05-28

    Abstract: 本发明提供了视觉目标跟踪领域的一种基于特征融合的目标跟踪定位方法,包括:步骤S10、给定第1帧图像的目标位置,以目标位置为中心剪裁第1帧图像生成目标模板,并创建搜索区域;步骤S20、提取目标模板以及搜索区域的HOG特征、CN特征以及深度特征,并进行融合生成融合响应值;步骤S30、使用正则化线性回归计算视频的变化因子Pt-1以及Qt-1;步骤S40、基于融合响应值、Pt-1以及Qt-1计算得到最新的目标位置;步骤S50、计算融合响应值的平均峰值相关能量,并依据平均峰值相关能量更新Pt-1以及Qt-1,对下一帧图像进行跟踪。本发明的优点在于:极大的提升了目标跟踪的精确度。

    一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法

    公开(公告)号:CN111340823A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010112442.0

    申请日:2020-02-24

    Abstract: 本发明提供了图像处理领域的一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法,包括如下步骤:步骤S1、获取乳腺图像,设置模糊熵阈值的分割参数;步骤S2、对种群进行初始化;步骤S3、基于所述分割参数,计算初始化种群内个体的模糊熵隶属度函数,进而求取个体的适应值,生成优化种群;步骤S4、对所述优化种群进行变异、交叉以及选择操作;步骤S5、判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数,若是,则输出各个体对应的最优的模糊熵隶属度参数,并进入步骤S6;若否,则进入步骤S3;步骤S6、利用所述最优的模糊熵隶属度参数以及双阈值分割法对乳腺图像进行分割。本发明的优点在于:极大的提升了乳腺图像分割的精度和速度,进而提升患者的治疗效果。

    一种宫颈病变区域检测方法

    公开(公告)号:CN110335267A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910602980.5

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明提供了宫颈病变检测领域的一种宫颈病变区域检测方法,包括如下步骤:步骤S10、通过阴道镜拍摄宫颈图像并发送至计算机;步骤S20、对接收的图像进行预处理;步骤S30、利用区域候选网络在经过预处理的图像上选取候选区域;步骤S40、利用归一化指数函数对候选区域进行回归计算,进而对宫颈病变区域进行标定。本发明的优点在于:提高了宫颈癌病变区域的检测准确度。

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