基于ToF成像模型的透明材质分类方法

    公开(公告)号:CN116597289A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310415445.5

    申请日:2023-04-18

    Abstract: 基于ToF成像模型的透明材质分类方法属于图像处理领域,包括:折射率提取模块、反射率和透射率提取模块和分类器选择与训练模块,其特征在于,基于脉冲型ToF成像模型提出了透明材质分类方法,建立适用于所有透明度水平的透明材质的距离模型,提取了折射率、反射率、透射率特征作为透明材质分类的特征,最后根据以上透明材质数据具有非线性和离散化的特点选择最优分类器,实现透明材质分类,满足透明材质分类的高精确性,使其能够分类所有透明度的材质。

    基于偏振光的中医舌苔润燥信息分析装置及方法

    公开(公告)号:CN112790738A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110156801.7

    申请日:2021-02-04

    Abstract: 基于偏振光的中医舌苔润燥信息分析装置及方法属于中医望诊的客观化研究领域。在固定的光照条件下,得到短时间内有无偏振片情况下拍摄的两组图像。基于两组图像的差异,得到偏振片滤除的反光亮斑区域,该区域的像素数作为舌苔润燥的量化参考。对舌苔润燥这一舌象特征,主要依据舌面图像上的水分亮斑来进行量化分析,舌苔比较润时亮斑面积大,舌苔干燥时亮斑面积几乎为零。但是,由于舌表面白苔的图像数据与水分亮斑的数据非常接近,影响了分析的准确度。本方法基于水分反光的偏振特性,提出采用偏振片消除水分反光,从而在获得包含水分反光图像和不包含水分反光图像两组图像后,确定水分反光的像素范围,实现了更为准确的舌苔润燥量化分析。

    一种基于深度学习和Radon变换的医学图像检索方法

    公开(公告)号:CN106844524B

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201611246378.5

    申请日:2016-12-29

    Abstract: 一种基于深度学习和Radon变换的医学图像检索方法涉及计算机视觉和图像检索领域。在“粗”检索阶段,采用BING目标建议算法检测具有显著对象的区域,通过在深度卷积网络架构中引入部分均值Pooling,可提取出基于区域的显著区分性特征并降低特征维度,再聚合形成一个全局特征表达。在特征向量量化过程中,使用乘积量化算法来解决特征向量间相似性度量计算高复杂度问题。“细”检索阶段,借助Radon变换可将图像在多角度做积分投影,获取图像更多细节信息的特性,将“粗”检索中得到的Top50图像经过Radon变换生成Radon条码,经过相似性度量达到更精确检索。本发明提高医学图像检索的准确率,克服了直接使用卷积神经网络带来的特征区分性不强,特征维度高等医学图像检索问题。

    面色心理感知量化及适应性判别方法

    公开(公告)号:CN104586365B

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201510038631.7

    申请日:2015-01-26

    Abstract: 面色心理感知量化及适应性判别方法属于中医色诊的客观化研究领域。在各类面色样本采集基础上,确定各类面色度心理感知度量范围两端的色度物理刺激量。同时,通过心理物理实验确定各类面色心理感知的初始等距单位。以该等距单位对各面色度心理感知度量范围均匀等分,得到初始感觉等距色块。由观察者调整各等分点的物理刺激量,达到心理感觉上的均匀等分,得到最终心理感知等距色块。通过回归建模,计算其在各面色度上的感知量化结果。最后,以颈部肤色为对照色,判别面色所属类别。本方法实现各类面色的单维感知量化,得到各类面色感知坐标上的单维量值,同时结合体现个体正常色的颈部肤色,实现面色类别的适应性分析。

    基于典型区域多维度特征的三维人脸表情识别方法

    公开(公告)号:CN105678235A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201511021337.1

    申请日:2015-12-30

    CPC classification number: G06K9/00308 G06K9/00201 G06K9/00275 G06K9/6269

    Abstract: 本发明提出一种基于典型区域多维度特征的三维人脸表情识别算法,具体包括以下步骤:首先,对三维人脸数据进行预处理操作,获取更规格化的点云数据;接着,进行三维人脸表情典型区域的自动标定,根据鼻尖点位置,完成眼部区域(E区)、鼻子区域(N区)和嘴巴区域(M区)的自动标定;然后,分别提取三个典型区域的三维特征和二维特征,进行高斯归一化,并特征融合;最后,根据各典型区域的融合特征进行SVM训练,实现三维人脸表情识别。本发明不仅能观察出人脸不同区域对于不同表情的贡献程度,而且能有效地识别三维人脸的不同表情。

    感觉等距法与聚类分析结合的中医舌色分类感知量化方法

    公开(公告)号:CN104586397A

    公开(公告)日:2015-05-06

    申请号:CN201510038719.9

    申请日:2015-01-26

    CPC classification number: A61B5/00

    Abstract: 感觉等距法与聚类分析结合的中医舌色分类感知量化方法属于中医望诊的客观化研究领域。使用聚类分析来确定舌色各分类的边界,以中医舌诊中舌色类型的描述规律作为心理感知评价指导依据,使用感觉等距法对各个分类建立心理感知等距量表。通过构建舌色物理量值与心理感知量值之间的数学关系模型,得到舌色物理量对应的符合中医舌色认知规律的心理感知量值。该发明的特征旨在通过二分法建立分类舌色的等距量表以提高中医舌诊描述习惯的舌色量化精确度,达到中医舌色定量及定性描述的目的。

    中医望诊数字化系统评价色板的制作方法

    公开(公告)号:CN102934988B

    公开(公告)日:2014-06-18

    申请号:CN201210452694.3

    申请日:2012-11-12

    Abstract: 中医望诊数字化系统评价色板的制作方法属于中医望诊现代化研究领域,用于望诊数字化系统图像描述以及显示再现的性能评价。由于图像采集及显示设备自身属性的不同,造成了采集到的图像数据缺乏规范性,且难以保证显示的图像颜色与人眼看到的望诊对象颜色的一致。本方法分析各类代表性面部、舌体的光谱反射曲线,选取基反射函数,并计算各类样本的典型色反射率和非典型色反射率,共同组成评价色板反射率集合;然后基于相减混色理论,将采用玫红、青、黄三基色颜料以及白色颜料,根据色板反射率集合计算各颜料配比,制作评价色块,并组成评价色板。得到的色差分布曲线显示,本方法训练样本集得到的模型对望诊感兴趣对象色块修正精度高于一般样本集。

    中医望诊数字化系统评价色板的制作方法

    公开(公告)号:CN102934988A

    公开(公告)日:2013-02-20

    申请号:CN201210452694.3

    申请日:2012-11-12

    Abstract: 中医望诊数字化系统评价色板的制作方法,属于中医望诊现代化研究领域,用于望诊数字化系统图像描述以及显示再现的性能评价。由于图像采集及显示设备自身属性的不同,造成了采集到的图像数据缺乏规范性,且难以保证显示的图像颜色与人眼看到的望诊对象颜色的一致。本方法分析各类代表性面部、舌体的光谱反射曲线,选取基反射函数,并计算各类样本的典型色反射率和非典型色反射率,共同组成评价色板反射率集合;然后基于相减混色理论,将采用玫红、青、黄三基色颜料以及白色颜料,根据色板反射率集合计算各颜料配比,制作评价色块,并组成评价色板。得到的色差分布曲线显示,本方法训练样本集得到的模型对望诊感兴趣对象色块修正精度高于一般样本集。

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