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公开(公告)号：CN108664976A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810380400.8
申请日：2018-04-25
Applicant: 安徽大学 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法，首先对包含脑肿瘤的核磁共振成像的FLAIR模态图像进行超像素分割，再提取这些超像素块的灰度直方图特征，将超像素块的灰度直方图特征作为算法的输入，通过输入的特征计算图像的模糊相似性矩阵，然后通过NJW谱聚类算法进行聚类，进而得到最终的分割结果。本发明用模糊理论优化了谱聚类的相似性度量方式，在谱聚类的高斯距离度量方法上引入了模糊权重参数，定义了基于超像素特征的模糊相似性度量方式。本发明是一种自动的图像分割方法，不需要人为干预，并且利用基于超像素的模糊谱聚类分割算法，大大降低了谱聚类算法的时间复杂度，并且可以提高分割的精度。
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公开(公告)号：CN108664976B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810380400.8
申请日：2018-04-25
Applicant: 安徽大学 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法，首先对包含脑肿瘤的核磁共振成像的FLAIR模态图像进行超像素分割，再提取这些超像素块的灰度直方图特征，将超像素块的灰度直方图特征作为算法的输入，通过输入的特征计算图像的模糊相似性矩阵，然后通过NJW谱聚类算法进行聚类，进而得到最终的分割结果。本发明用模糊理论优化了谱聚类的相似性度量方式，在谱聚类的高斯距离度量方法上引入了模糊权重参数，定义了基于超像素特征的模糊相似性度量方式。本发明是一种自动的图像分割方法，不需要人为干预，并且利用基于超像素的模糊谱聚类分割算法，大大降低了谱聚类算法的时间复杂度，并且可以提高分割的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107590517B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710844174.X
申请日：2017-09-19
Applicant: 安徽大学
Inventor： 汤振宇
Abstract: 本发明公开了一种基于形状信息的图像相似度度量方法及图像配准方法，属于计算机技术领域。本发明基于两两图像之间粗略配准得到的形变场信息，即根据判据公式对图像相似度进行度量。采用本发明的方法可以显著提高相似度度量的准确性，有效解决现有技术中采用基于灰度值的图像相似度度量方法进行图像配准时配准精度相对较差的不足，且该方法更加适合用于基于图的图像集的配准，使得基于图的图像集配准中相邻图像间的配准更加精确。
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公开(公告)号：CN108765472B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201810477230.5
申请日：2018-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏有向图的图像集配准方法，包括步骤：步骤1，输入一组包含n个图像的图像集{Ii|i＝1,…,n}；步骤2，利用基于图像集全局信息和图像分布流形的稀疏流形编码方法计算图像集的图像相似度；步骤3，根据相似度计算结果建立以图像为节点、以图像相似度倒数为权重的有向图；步骤4，基于有向图确定两两节点间最短路径以及根节点图像，并进一步确定非根节点图像到根节点图像的最短路径即配准路径；步骤5，根据确定的配准路径，将所有非根节点图像和依据配准路径配准得到的结果图像依次配准到其直接父节点图像，直至配准到根节点图像。本发明有效提高了图像集配准的精度。
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公开(公告)号：CN107590517A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710844174.X
申请日：2017-09-19
Applicant: 安徽大学
Inventor： 汤振宇
Abstract: 本发明公开了一种基于形状信息的图像相似度度量方法及图像配准方法，属于计算机技术领域。本发明基于两两图像之间粗略配准得到的形变场信息，即根据判据公式对图像相似度进行度量。采用本发明的方法可以显著提高相似度度量的准确性，有效解决现有技术中采用基于灰度值的图像相似度度量方法进行图像配准时配准精度相对较差的不足，且该方法更加适合用于基于图的图像集的配准，使得基于图的图像集配准中相邻图像间的配准更加精确。
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公开(公告)号：CN108765472A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810477230.5
申请日：2018-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/30
CPC classification number: G06T7/30 , G06T2207/10088 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏有向图的图像集配准方法，包括步骤：步骤1，输入一组包含n个图像的图像集{Ii|i＝1,…,n}；步骤2，利用基于图像集全局信息和图像分布流形的稀疏流形编码方法计算图像集的图像相似度；步骤3，根据相似度计算结果建立以图像为节点、以图像相似度倒数为权重的有向图；步骤4，基于有向图确定两两节点间最短路径以及根节点图像，并进一步确定非根节点图像到根节点图像的最短路径即配准路径；步骤5，根据确定的配准路径，将所有非根节点图像和依据配准路径配准得到的结果图像依次配准到其直接父节点图像，直至配准到根节点图像。本发明有效提高了图像集配准的精度。
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公开(公告)号：CN217195404U
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202220247129.2
申请日：2022-01-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本实用新型涉及一种带有抽取和夹紧固定功能的可调节机械爪，该可调节机械爪包括机械底座(1)、机械手爪；所述机械底座(1)为位于机械手爪后端的导气管(7)、曲柄滑块机构(8)的外壳；所述的机械手爪共有三只机械手指，所述三只机械手指包括一只气动式手指和一对双齿轮手爪；所述气动手指用于将图书从书架抽出并倾斜一定角度，所述双齿轮手爪用于夹紧图书。本实用新型结构简单，巧妙而经济，能够方便地取书。
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