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公开(公告)号：CN113962899B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111327342.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/70 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种眼底图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，眼底图像处理方法包括：获取眼底图像对应的初始特征矩阵，并基于所述初始特征矩阵，得到横向和纵向的两个特征向量；所述两个特征向量分别输入至两个残差收缩模块，得到两个池化向量以及两个激活向量；其中，所述残差收缩模块包括全局平均池化层和第一激活层；基于所述两个激活向量以及所述两个池化向量，得到两个卷积通道阈值，并基于所述两个卷积通道阈值以及所述两个特征向量，得到两个新特征矩阵；基于所述两个新特征矩阵以及所述初始特征矩阵，得到除噪后的眼底图像。本发明提供的眼底图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以实现去除眼底图像中的噪声的功能。
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公开(公告)号：CN113962899A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111327342.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种眼底图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，眼底图像处理方法包括：获取眼底图像对应的初始特征矩阵，并基于所述初始特征矩阵，得到横向和纵向的两个特征向量；所述两个特征向量分别输入至两个残差收缩模块，得到两个池化向量以及两个激活向量；其中，所述残差收缩模块包括全局平均池化层和第一激活层；基于所述两个激活向量以及所述两个池化向量，得到两个卷积通道阈值，并基于所述两个卷积通道阈值以及所述两个特征向量，得到两个新特征矩阵；基于所述两个新特征矩阵以及所述初始特征矩阵，得到除噪后的眼底图像。本发明提供的眼底图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以实现去除眼底图像中的噪声的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283434A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110394333.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于分割网络优化的图像语义分割方法及系统，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至分割网络优化模型中，得到所述分割网络优化模型输出的图像语义分割结果；其中，所述分割网络优化模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注进行多阶段损失函数训练后得到的，所述像素类别标注是预先确定的。本发明解决了现有传统的语义分割模型的训练方法不能很好地勾勒出分割部分的边界，对超声图像进行分割时经常出现不圆滑的边界和锯齿状边界的现象问题。
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公开(公告)号：CN113283433A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110394315.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种图像语义分割方法、系统、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至图像语义分割模型中，得到所述图像语义分割模型输出的图像语义分割结果；其中，所述图像语义分割模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注训练得到的，所述像素类别标注是预先确定的。本发明解决了对超声图像进行分割时经常出现大片的不匹配、多分少分现象的问题，能够有效改善图像分割的效果。
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公开(公告)号：CN112580464A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011444130.6
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种上眼睑遮挡虹膜的判断方法及装置，该方法包括：获取连续人脸视频帧中的上眼睑边界和虹膜区域；根据每帧人脸视频帧的虹膜区域的边界线，确定所述虹膜区域的标准点；在出现超过预设帧数的连续遮挡视频帧的情况下，判定所述上眼睑对虹膜产生了遮挡；所述连续遮挡视频帧是指所述上眼睑边界经过所述标准点的连续人脸视频帧。通过虹膜区域的边界线，来确定虹膜区域的标准点，使得虹膜区域在移动的过程中，用于判断是否发生遮挡的标准点也能相应变化，从而保证判断的准确性，同时通过预设帧数的连续遮挡视频帧这一条件，从而避免了眨眼对于判断准确性的影响，有效提高遮挡判断的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113283434B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110394333.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于分割网络优化的图像语义分割方法及系统，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至分割网络优化模型中，得到所述分割网络优化模型输出的图像语义分割结果；其中，所述分割网络优化模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注进行多阶段损失函数训练后得到的，所述像素类别标注是预先确定的。本发明解决了现有传统的语义分割模型的训练方法不能很好地勾勒出分割部分的边界，对超声图像进行分割时经常出现不圆滑的边界和锯齿状边界的现象问题。
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公开(公告)号：CN113951813A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111320203.5
申请日：2021-11-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种视网膜血管分支角度计算方法、装置及电子设备，视网膜血管分支角度计算方法包括：获取视网膜眼底图像，并对所述视网膜眼底图像进行二值化处理，得到黑白图像；基于所述黑白图像，确定视盘中心点，并基于所述黑白图像，确定视网膜的两个目标分支血管；基于所述视盘中心点，以及所述两个目标分支血管，得到视网膜血管分支角度。本发明提供的视网膜血管分支角度计算方法、装置及电子设备，可以准确计算人眼视网膜的血管分叉角度。
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