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公开(公告)号：CN104992425B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510447886.9
申请日：2015-07-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速的DEM超分辨率方法。包括：(1)利用插值方法将低分辨率DEM学习数据扩充K倍，使其与高分辨率DEM学习数据达到同一尺度；同时将待重建的DEM数据通过相同的插值方法扩充K倍，得到低分辨率DEM重建数据；(2)分别将高分辨率DEM学习数据、低分辨率DEM学习数据和低分辨率DEM重建数据分为一系列大小为N×N的相互重叠的区域块；(3)对低分辨率DEM重建数据的每一个区域块，在低分辨率DEM学习数据中进行相似块查找，计算区域块的相似权重，通过将相似权重与给定的阈值T进行比较，得到高分辨率的DEM区域块。本发明能高效快速重建高分辨率DEM数据，且重建结果清晰，准确度高。
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公开(公告)号：CN103455709B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310328588.9
申请日：2013-07-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种数字高程模型DEM超分辨率的方法，包括：建立高分辨率DEM与低分辨率DEM的位置映射，对每一个低分辨率DEM测试区的子区域在低分辨率DEM搜索区进行相似块查找与相似性估计，选取相似性最高的一系列子区域作为相似块，将查找到的一系列相似块映射回高分辨率DEM实测区,将这些对应的高分辨率DEM实测区子区域块按其对应的相似权重相加得到一个新的子区域,将上述超分辨率后的高分辨率DEM缺失区的子区域拼接起来，加上高分辨率DEM实测区已有的数据就为一个完整的高分辨率DEM。通过本发明，减少了户外作业的工作量，有效地控制了成本，相对于基于不确定分析的方法而言，增加了DEM的应用精度。
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公开(公告)号：CN103544682A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310428718.6
申请日：2013-09-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种三维超声图像滤波方法，属于三维图像处理领域。本发明首先载入待滤波的三维超声图像，并将待滤波的目标三维超声图像拆分成基准块，给每个基准块指定搜索区域；然后将搜索区域中的所有与基准块大小相同的图像块作为相似块，并且计算每一相似块与基准块之间相似度；接下来以相似块的加权平均值作为基准块滤波结果，权重为相似度；最后将基准块的滤波结果进行整合得到三维超声图像最终滤波结果。与现有技术相比，本发明采用三维图像直接滤波，不拆分成二维图像帧滤波，利用帧与帧之间的灰度信息，能显著提高滤波效果并能更好的保留图像细节信息,同时本发明提供的滤波方法，适用于GPU加速，从而大大缩短滤波时间。
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公开(公告)号：CN105303533B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201510736092.4
申请日：2015-11-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种超声图像滤波方法，包括以下步骤：(1)对于待滤波超声图像采用大津算法进行分割，得到二值图像；(2)对二值图像，先进行腐蚀运算，后进行膨胀运算；(3)进行连通区域跟踪，对于二值图像中的所有亮点，通过邻域搜索将其分隔为若干个独立连通区域；(4)根据预设的阈值，保留超过阈值的独立连通区域作为目标区域；(5)将待滤波超声图像的目标区域作为滤波后的超声图像，其他区域置为背景。本发明方法能够有效对超声图像进行滤波，剔除噪声，保持原始数据的特征，并且目标不会发生任何的形变，同时，本方法计算量适中，算法难度小，实现容易。
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公开(公告)号：CN104992425A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510447886.9
申请日：2015-07-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速的DEM超分辨率方法。包括：(1)利用插值方法将低分辨率DEM学习数据扩充K倍，使其与高分辨率DEM学习数据达到同一尺度；同时将待重建的DEM数据通过相同的插值方法扩充K倍，得到低分辨率DEM重建数据；(2)分别将高分辨率DEM学习数据、低分辨率DEM学习数据和低分辨率DEM重建数据分为一系列大小为N×N的相互重叠的区域块；(3)对低分辨率DEM重建数据的每一个区域块，在低分辨率DEM学习数据中进行相似块查找，计算区域块的相似权重，通过将相似权重与给定的阈值T进行比较，得到高分辨率的DEM区域块。本发明能高效快速重建高分辨率DEM数据，且重建结果清晰，准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106447707B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201610811327.6
申请日：2016-09-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像实时配准方法及系统。所述方法，包括以下步骤：(1)采集待配准的2D图像数据；(2)输入根据目标3D图像训练得到的配准用神经网络，获得所述2D图像在所述目标3D图像中位置信息；所述位置信息包括待配准2D图像在目标3D图像坐标系中的特征向量及与坐标系原点的距离；所述特征向量为经过坐标系原点且垂直于所述2D图像平面的向量，包括仰角和方位角两个参数。所述系统包括：图像采集模块、以及配准。本发明将深度学习引入到2D‑3D配准的问题中，将2D与3D的对应关系表达为一个深度卷积神经网络，从理论上探索一种解决穷举计算问题的策略，以达到实时配准的目的。
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公开(公告)号：CN106447707A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610811327.6
申请日：2016-09-08
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种图像实时配准方法及系统。所述方法，包括以下步骤：(1)采集待配准的2D图像数据；(2)输入根据目标3D图像训练得到的配准用神经网络，获得所述2D图像在所述目标3D图像中位置信息；所述位置信息包括待配准2D图像在目标3D图像坐标系中的特征向量及与坐标系原点的距离；所述特征向量为经过坐标系原点且垂直于所述2D图像平面的向量，包括仰角和方位角两个参数。所述系统包括：图像采集模块、以及配准。本发明将深度学习引入到2D-3D配准的问题中，将2D与3D的对应关系表达为一个深度卷积神经网络，从理论上探索一种解决穷举计算问题的策略，以达到实时配准的目的。
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公开(公告)号：CN105303533A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510736092.4
申请日：2015-11-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种超声图像滤波方法，包括以下步骤：(1)对于待滤波超声图像采用大津算法进行分割，得到二值图像；(2)对二值图像，先进行腐蚀运算，后进行膨胀运算；(3)进行连通区域跟踪，对于二值图像中的所有亮点，通过邻域搜索将其分隔为若干个独立连通区域；(4)根据预设的阈值，保留超过阈值的独立连通区域作为目标区域；(5)将待滤波超声图像的目标区域作为滤波后的超声图像，其他区域置为背景。本发明方法能够有效对超声图像进行滤波，剔除噪声，保持原始数据的特征，并且目标不会发生任何的形变，同时，本方法计算量适中，算法难度小，实现容易。
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公开(公告)号：CN103455709A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310328588.9
申请日：2013-07-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种数字高程模型DEM超分辨率的方法，包括：建立高分辨率DEM与低分辨率DEM的位置映射，对每一个低分辨率DEM测试区的子区域在低分辨率DEM搜索区进行相似块查找与相似性估计，选取相似性最高的一系列子区域作为相似块，将查找到的一系列相似块映射回高分辨率DEM实测区,将这些对应的高分辨率DEM实测区子区域块按其对应的相似权重相加得到一个新的子区域,将上述超分辨率后的高分辨率DEM缺失区的子区域拼接起来，加上高分辨率DEM实测区已有的数据就为一个完整的高分辨率DEM。通过本发明，减少了户外作业的工作量，有效地控制了成本，相对于基于不确定分析的方法而言，增加了DEM的应用精度。
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公开(公告)号：CN103544682B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310428718.6
申请日：2013-09-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种三维超声图像滤波方法，属于三维图像处理领域。本发明首先载入待滤波的三维超声图像，并将待滤波的目标三维超声图像拆分成基准块，给每个基准块指定搜索区域；然后将搜索区域中的所有与基准块大小相同的图像块作为相似块，并且计算每一相似块与基准块之间相似度；接下来以相似块的加权平均值作为基准块滤波结果，权重为相似度；最后将基准块的滤波结果进行整合得到三维超声图像最终滤波结果。与现有技术相比，本发明采用三维图像直接滤波，不拆分成二维图像帧滤波，利用帧与帧之间的灰度信息，能显著提高滤波效果并能更好的保留图像细节信息,同时本发明提供的滤波方法，适用于GPU加速，从而大大缩短滤波时间。
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