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公开(公告)号：CN103236048B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310135209.4
申请日：2013-04-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于互信息和交互的医学图像拼接方法，该方法在寻找图像配准参数的搜索策略上改进为目标区域和比较区域同时增大，并且在水平和竖直两个方向依次进行配准。然后根据得到的配准参数进行图像融合和无缝处理，除了利用线性加权函数平滑过渡重合区域之外，在确定拼接结果图像的区域大小上也进行了改进，实现任意幅图像的自动无缝拼接，最终得到超大视角的医学图像。另外，为了提升拼接速度和适应医生需求，实现时增加了与医生的交互，医生可以人为划定待匹配的区域，按需简化拼接过程。实验证明该方法能取得令人满意的拼接结果，有着重要的临床应用价值和研究意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103914834B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410098280.4
申请日：2014-03-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于前景先验和背景先验的显著性物体检测方法，该方法分别从显著性物体(前景)和背景出发，结合各自先验知识的优势来定义对应的显著性衡量方式。对于显著性物体，首先利用对比先验计算每个子区域(初分割后)的中心－周围颜色对比，然后将该对比度值乘以中心先验，最后通过平滑得到基于前景的显著性图。对于背景，利用边界先验和所定义的8邻域“缝”，动态优化找到每一个像素分别到四条边界的最优“缝”，计算最优“缝”的成本得到基于背景的显著性图。最后将两张显著性图相乘，再经过平滑输出最终的显著性图。本发明得到的显著性图能均匀地突出图像中的显著性物体，有利于后续诸如图像检索、目标跟踪等处理。
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公开(公告)号：CN103745468B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410006851.7
申请日：2014-01-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于图结构和边界先验的显著性物体检测方法，该方法的主要思想是将图像的上、下、左、右四条边界上的超像素作为背景先验(边界先验)，通过建立图结构得到图像中每一个超像素到边界的测地线距离，利用其来衡量显著性大小。首先将输入图像过分割为超像素；其次将每一个超像素作为图结构的顶点，并且加入四个虚顶点，定义三种类型的边及其权值，以此建立起完整的图结构；紧接着计算每一个顶点分别到四个虚顶点的最短距离得到四张显著性图；最后通过一个融合策略输出最终的显著性图。本发明得到的显著性图能均匀的突出图像中的显著性物体，尤其是可以很好的抑制背景，有利于后续诸如图像检索、目标跟踪等处理。
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公开(公告)号：CN103745468A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410006851.7
申请日：2014-01-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于图结构和边界先验的显著性物体检测方法，该方法的主要思想是将图像的上、下、左、右四条边界上的超像素作为背景先验(边界先验)，通过建立图结构得到图像中每一个超像素到边界的测地线距离，利用其来衡量显著性大小。首先将输入图像过分割为超像素；其次将每一个超像素作为图结构的顶点，并且加入四个虚顶点，定义三种类型的边及其权值，以此建立起完整的图结构；紧接着计算每一个顶点分别到四个虚顶点的最短距离得到四张显著性图；最后通过一个融合策略输出最终的显著性图。本发明得到的显著性图能均匀的突出图像中的显著性物体，尤其是可以很好的抑制背景，有利于后续诸如图像检索、目标跟踪等处理。
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公开(公告)号：CN103236048A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310135209.4
申请日：2013-04-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于互信息和交互的医学图像拼接方法，该方法在寻找图像配准参数的搜索策略上改进为目标区域和比较区域同时增大，并且在水平和竖直两个方向依次进行配准。然后根据得到的配准参数进行图像融合和无缝处理，除了利用线性加权函数平滑过渡重合区域之外，在确定拼接结果图像的区域大小上也进行了改进，实现任意幅图像的自动无缝拼接，最终得到超大视角的医学图像。另外，为了提升拼接速度和适应医生需求，实现时增加了与医生的交互，医生可以人为划定待匹配的区域，按需简化拼接过程。实验证明该方法能取得令人满意的拼接结果，有着重要的临床应用价值和研究意义。
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公开(公告)号：CN103914834A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410098280.4
申请日：2014-03-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于前景先验和背景先验的显著性物体检测方法，该方法分别从显著性物体(前景)和背景出发，结合各自先验知识的优势来定义对应的显著性衡量方式。对于显著性物体，首先利用对比先验计算每个子区域(初分割后)的中心－周围颜色对比，然后将该对比度值乘以中心先验，最后通过平滑得到基于前景的显著性图。对于背景，利用边界先验和所定义的8邻域“缝”，动态优化找到每一个像素分别到四条边界的最优“缝”，计算最优“缝”的成本得到基于背景的显著性图。最后将两张显著性图相乘，再经过平滑输出最终的显著性图。本发明得到的显著性图能均匀地突出图像中的显著性物体，有利于后续诸如图像检索、目标跟踪等处理。
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