一种基于红外物理特征融合的小目标检测方法和系统

    公开(公告)号:CN109102003A

    公开(公告)日:2018-12-28

    申请号:CN201810790004.2

    申请日:2018-07-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于红外物理特征融合的小目标检测方法和系统,其中方法包括:对样本多波段红外图像中的小目标进行标记,得到标记目标,随机选取样本多波段红外图像中的非目标进行标记,得到标记非目标,利用标记目标和标记非目标的特征向量训练分类器,得到目标分类器。对红外图像进行分割,得到分割图像,对分割图像进行标记得到候选目标区域;提取红外图像中候选目标区域的特征向量,将候选目标区域的特征向量输入目标分类器,检测候选目标区域是否有小目标。本发明在复杂背景下提高小目标检测率、降低小目标检测的虚警率。

    一种基于红外物理特征融合的小目标检测方法和系统

    公开(公告)号:CN109102003B

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN201810790004.2

    申请日:2018-07-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于红外物理特征融合的小目标检测方法和系统,其中方法包括:对样本多波段红外图像中的小目标进行标记,得到标记目标,随机选取样本多波段红外图像中的非目标进行标记,得到标记非目标,利用标记目标和标记非目标的特征向量训练分类器,得到目标分类器。对红外图像进行分割,得到分割图像,对分割图像进行标记得到候选目标区域;提取红外图像中候选目标区域的特征向量,将候选目标区域的特征向量输入目标分类器,检测候选目标区域是否有小目标。本发明在复杂背景下提高小目标检测率、降低小目标检测的虚警率。

    一种肼苯哒嗪负荷超声造影方法及应用

    公开(公告)号:CN116474125A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310323779.X

    申请日:2023-03-30

    Abstract: 本发明涉及肿瘤诊断治疗领域,公开了一种肼苯哒嗪负荷超声造影方法及应用,包括以下步骤S1、配置超声微泡造影剂;S2、第一次超声造影扫描;S3、绘制第一次造影后的时间‑超声强度曲线;S4:注射肼苯哒嗪;S5:第二次超声造影扫描;S6:绘制注射肼苯哒嗪后的第二次时间‑超声强度曲线;S7:比较第一次与第二次造影后的时间‑超声强度曲线,本发明具有以下优点和效果:通过上述操作方法能够有效识别出消融治疗后的残存肿瘤组织,为医生的后续治疗提供重要参考依据,并且对于延长肿瘤患者的生存期做出了显著贡献。

    一种基于双判别器生成对抗网络的图像融合方法和系统

    公开(公告)号:CN115830384A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211586407.8

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于双判别器生成对抗网络的图像融合方法和系统,属于计算机视觉领域。方法包括,构建并训练双判别器生成对抗图像融合模型;其中,生成器包括稠密特征提取融合模块、特征增强模块和解码重建模块;稠密特征提取融合模块提取并融合待融合的两帧图像的特征得到融合特征图;特征增强模块对所述融合特征图进行全局平均池化操作、两个全连接层、以及Sigmoid激活函数处理后得到特征增强系数,再利用特征增强系数与所述融合特征图进行相乘操作得到增强特征图;解码重建模块对增强特征图进行解码重建得到融合图像。本发明有效保留了不同源图像中的信息,同时提高了生成器的拟合建模不同源图像融合的能力,提高了融合图像质量。

    一种基于图像分解孪生网络的图像融合方法和系统

    公开(公告)号:CN115797242A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211582823.0

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像分解孪生网络的图像融合方法和系统,属于计算机视觉领域。方法将待融合的两帧图像分别分解为图像基本部分和图像细节部分;采用孪生网络提取两帧图像基本部分的特征,孪生网络包含两个分支,每个分支由无池化下采样的多个卷积层和多个带跳跃连接的卷积层串联组成,提取得到的特征经过通道注意力处理进行增强,得到的权重图作为权值融合两帧图像基本部分;将图像基本部分融合结果与图像细节部分融合结果相加重建得到融合图像。该方法利用无池化下采样的卷积网络结合跳跃连接组成两个分支构成孪生网络,提高了图像基本部分融合的质量,结合最大选择策略增强图像细节部分特征,在保留原图像信息的同时提高了融合图像质量。

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