公开(公告)号：CN111626927A

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN202010274811.6

申请日：2020-04-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杨杰 ,  张天忆 ,  黄晓霖

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/55

Abstract: 本发明提供了一种采用视差约束的双目图像超分辨率方法、系统及装置，所述方法用成对的高、低分辨率双目图像作为训练集对神经网络进行训练，构建神经网络中的双目视差约束，得到双目超分辨率的神经网络模型，该模型是一种视差约束注意力机制网络模型；利用所述双目超分辨率的神经网络模型对待超分辨率的双目图像进行超分辨率，得到超分辨率后的双目图像。本发明所提出的双目图像超分辨方法，能够有效地利用双目视差约束提升图像分辨率，且端对端模型计算方便，使用训练后的模型具有较高的实时性。

公开(公告)号：CN111626927B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202010274811.6

申请日：2020-04-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杨杰 ,  张天忆 ,  黄晓霖

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/55

公开(公告)号：CN114219777A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111479122.X

申请日：2021-12-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杨杰 ,  张天忆

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种内窥镜图像鲁棒腔道检测方法、系统、终端及介质，该方法包括：对于给定的若干内窥镜图像，划分为干净图像与伪影图像，再将所述干净图像与所述伪影图像分别划分为训练集、测试集；建立用于鲁棒腔道检测的神经网络模型；利用训练集对神经网络模型进行训练；利用测试集对神经网络模型进行测试。通过本发明，能够利用干净的内窥镜图像与少量带伪影图像，对内窥镜图像中的腔道进行检测；可以提升内窥镜图像检测方法的鲁棒性，可广泛运用在内窥镜手术中。