公开(公告)号：CN118940429A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410970773.6

申请日：2024-07-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐新洲 ,  陈永发 ,  沈帆 ,  李紫千 ,  王正雨

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种柔索驱动连续体关节形状估计方法。该方法首先利用理论角度信息，及连续体关节连杆的末端三维空间中三个方向力和力矩信息，构造训练样本。然后对每个训练样本进行最小最大值归一化预处理以及形状重塑。接着，送入多通道共同注意力循环神经网络模型，结合训练样本标签，训练得到最优神经网络模型。对于使用理论角度信息，及三个方向力和力矩信息进行表示的测试样本，首先对测试样本进行与训练样本相同的最小最大值归一化预处理和形状重塑，然后送入训练得到的最优神经网络模型，以预测测试样本对应时间点的标记点坐标位置信息。实验结果表明，与传统的回归方法相比，本发明方法具有更好的预测性能，能精确估计连续体关节的形状。

公开(公告)号：CN109523488A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811413163.7

申请日：2018-11-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 喻春雨 ,  沈帆

IPC: G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明揭示了一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法，该方法包括如下步骤：S1：获取X射线图像；S2：对获得的X射线图像进行Anscombe变换处理，利用Anscombe变换将X射线图像中较难处理的泊松噪声转化为高斯噪声，对处理后的观测信号进行中心化预处理；S3：对变换后的图像序列采用非线性主分量分析方法进行盲源分离，观察第t轮迭代是否满足收敛要求，若不满足，则继续进行迭代；若满足，则迭代结束，输出独立信号；将降噪的图像信号进行Anscombe逆变换，即得到最终降噪图像。该方法克服了泊松噪声处理难度大及传统降噪算法在降噪同时丢失图像信息等缺点，确保X射线图像质量。