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公开(公告)号：CN111861915B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010654030.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种显微成像场景下失焦扩散效应消除方法及装置，属于图像处理及人工智能领域。所述方法包括：根据待融合图像集生成决策矩阵；建立与待融合图像尺寸相同的背景矩阵，根据所述待融合图像集和决策矩阵得到所述待融合图像集中像素值低的背景像素并将其记录到背景矩阵中；根据决策矩阵生成图像初步融合结果图，将背景矩阵中记录的结果覆盖到所述图像初步融合结果中，得到消除失焦扩散效应后的图像融合结果图。采用本发明，能够在不改变原有聚焦拍摄区间和亮度情况下，解决显微成像场景下的多聚焦图像融合任务中，前景的失焦扩散效应引发融合结果中背景处产生伪影的问题，从而提高成像准确度。
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公开(公告)号：CN110009028B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910243002.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种显微图像数据增强方法及装置，能够自动标注图像。所述方法包括：生成真实显微图像的虚拟图像；通过风格迁移方法将真实显微图像的风格迁移至所述虚拟图像；根据虚拟图像的计算模拟特性，从虚拟图像的各语义区域中获得对应语义标注，将具有真实显微图像风格的虚拟图像和对应的语义标注结合形成有标注的图像数据，以训练图像分析模型。本发明涉及测量显微镜技术领域。
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公开(公告)号：CN112200887A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011079638.0
申请日：2020-10-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于梯度感知的多聚焦图像融合方法，属于图像处理及人工智能领域。所述方法包括：获取多对待融合图像及其标注组成训练集；其中，每对待融合图像指两张同一场景下已配准的具有不同聚焦区域的图像；构建图像融合模型；利用得到的训练集，采用基于梯度感知的损失函数训练所述图像融合模型；采用训练好的所述图像融合模型对新的待融合图像进行图像融合。采用本发明，能够在去除复杂的后处理操作的同时，提高融合结果的质量。
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公开(公告)号：CN109993773A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910242995.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种系列截面图像多目标追踪方法及装置，能够提高识别精度。所述方法包括：获取系列截面图像，其中，所述系列截面图像是指物体沿某一方向的系列截面形貌；根据层间图像的相似性，采用机器学习的方法对获取的系列截面图像逐层地进行多目标追踪；根据追踪结果，得到追踪后的三维标记图像。本发明涉及测量显微镜技术领域。
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公开(公告)号：CN108765285A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810432523.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G06T3/4038 , G06T5/50 , G06T2207/10061
Abstract: 本发明属于测量显微镜技术领域，一种基于视频清晰度融合的大尺寸显微图像生成方法，该方法包括：首先，通过显微镜和视频拍摄装置采集显微视频流；然后，从视频流中提取关键帧；再将所提取的关键帧进行图像拼接，最终得到大尺寸清晰的显微图像。在图像拼接过程中，采用了两项关键技术：一、通过基于GPU并行的特征点搜索方法，并行计算得到关键帧间配准偏移量；二、根据关键帧中清晰度信息，构建清晰度决策矩阵，结合多分辨率样条融合方法进行图像拼接。本发明所述显微图像生成方法，适用于获取高分辨率、大尺寸显微图像，具有效率高，清晰度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112241940B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202011036730.9
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明公开了一种多张多聚焦图像融合方法，属于图像处理和人工智能技术领域。包括：用图像特征提取算法提取待融合图像集中所有图像的特征，并选择任意二张图像的特征作为第一级基线特征和第二级基线特征；采用图像特征融合算法分别将第一级基线特征与待融合图像集中其余图像的特征进行特征融合，并形成多张聚焦水平图；采用矫正算法，基于第一级基线特征和第二级基线特征形成的聚焦水平图，矫正其余聚焦水平图，并将矫正后的多张聚焦水平图拼合成聚焦水平集；采用决策算法将聚焦水平集换算成决策图；采用图像像素融合算法，基于决策图，将待融合图像集中的所有图像融合成最终的单张融合结果。采用本发明，可以提高多张多聚焦图像融合的效率。
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公开(公告)号：CN109993773B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910242995.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种系列截面图像多目标追踪方法及装置，能够提高识别精度。所述方法包括：获取系列截面图像，其中，所述系列截面图像是指物体沿某一方向的系列截面形貌；根据层间图像的相似性，采用机器学习的方法对获取的系列截面图像逐层地进行多目标追踪；根据追踪结果，得到追踪后的三维标记图像。本发明涉及测量显微镜技术领域。
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公开(公告)号：CN111861915A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010654030.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种显微成像场景下失焦扩散效应消除方法及装置，属于图像处理及人工智能领域。所述方法包括：根据待融合图像集生成决策矩阵；建立与待融合图像尺寸相同的背景矩阵，根据所述待融合图像集和决策矩阵得到所述待融合图像集中像素值低的背景像素并将其记录到背景矩阵中；根据决策矩阵生成图像初步融合结果图，将背景矩阵中记录的结果覆盖到所述图像初步融合结果中，得到消除失焦扩散效应后的图像融合结果图。采用本发明，能够在不改变原有聚焦拍摄区间和亮度情况下，解决显微成像场景下的多聚焦图像融合任务中，前景的失焦扩散效应引发融合结果中背景处产生伪影的问题，从而提高成像准确度。
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公开(公告)号：CN108728678A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810415783.8
申请日：2018-05-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于冷等静压和定向凝固技术的铁基超导材料制备方法，属于材料制备领域。所述制备方法主要制备流程包括：1.配料：将原材料按比例混合；2.球磨：将混合后的原材料在真空或保护气氛下球磨成混合均匀的粉体。3.硅胶套密封：将混合均匀的粉体在真空或保护气氛下装入硅胶套中并密封。4.冷等静压：将装有粉体的硅胶套放入冷等静压设备中，加压压制为高致密度的成形坯料；5.定向凝固：将压制成形后的坯料进行定向凝固，最终获得高性能铁基超导棒材。本发明所公开的铁基超导材料制备方法工艺简单、可控性高，可制备大尺寸、高致密度、高取向性的铁基超导材料。所制备的铁基超导材料性能优异，特别具有临界电流密度高的特点。
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公开(公告)号：CN105220009A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510698736.5
申请日：2015-10-23
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种Cu-Al-Mn形状记忆合金梯度功能材料的制备方法，属于金属材料制备领域。所述制备方法利用具有高超弹性的柱状晶组织的Cu-Al-Mn合金坯料为原料，然后根据产品性能需要通过梯度热处理法对所述Cu-Al-Mn合金坯料沿指定方向进行热处理，热处理后空冷或水淬，制备获得合金性能沿指定方向呈梯度变化的所述Cu-Al-Mn形状记忆合金梯度功能材料。本发明所公开的Cu-Al-Mn形状记忆合金梯度功能材料的制备方法不改变合金成分，对合金的马氏体相变温度影响小、可实现合金性能的大范围变化、工艺操作简单，可控性高，可实现连续热处理，效率高。
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