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公开(公告)号：CN117825418A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311864101.9
申请日：2023-12-29
申请人： 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G01N23/04
摘要： 提供一种用于标定扫描成像设备的标定方法，包括：在几何标定模体位于射线形成的扫描区域中的情况下，执行几何标定步骤，包括：通过探测器采集经过扫描区域的射线，获得探测器数据；利用探测器数据，对射线源参数和探测器参数进行标定，以获取优化的射线源参数和优化的探测器参数，并将优化的射线源参数和优化的探测器参数确定为几何标定参数；在能谱标定模体位于射线形成的扫描区域中的情况下，执行能谱标定步骤，包括：通过探测器采集经过扫描区域的射线，获取与能谱模体相关的实际投影数据；利用实际投影数据，根据几何关系和能谱标定模体的物理属性，对能谱参数进行标定，以获取优化的能谱参数，并将优化的能谱参数确定为能谱标定参数。
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公开(公告)号：CN113920208A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010661255.8
申请日：2020-07-10
申请人： 同方威视科技江苏有限公司 , 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G06T9/00 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：获取待测原始图像；编码所述待测原始图像，生成所述待测原始图像的目标特征图；根据正样本原始图像获得与所述目标特征图匹配的第一目标解码向量，所述正样本原始图像为无异常区域的图像；解码所述第一目标解码向量，获得所述待测原始图像的待测生成图像。通过本公开实施例提供的技术方案，通过无异常区域的正样本原始图像来获得待测原始图像的待解码的解码向量，可以更加准确地重构待测原始图像，避免重构待测原始图像的异常区域。
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公开(公告)号：CN113642590A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010342182.6
申请日：2020-04-27
申请人： 同方威视科技江苏有限公司 , 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
摘要： 本公开提供一种货物图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取训练图像和标签；通过特征提取网络提取所述训练图像的特征获得特征向量；获取分类网络的权重向量，所述分类网络包括分类全连接层；对所述权重向量进行归一化处理获得归一化的权重向量；基于所述特征向量和所述归一化的权重向量通过所述分类全连接层获得分类模型输入；根据所述分类模型输入和所述标签获得损失函数；基于所述损失函数训练所述特征提取网络和所述分类网络以识别图像中的货物。该方法实现了一定程度上提高基于深度学习算法的辐射图像分类模型的精度。
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公开(公告)号：CN112819022A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911132212.4
申请日：2019-11-18
申请人： 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
摘要： 本公开的实施例公开了一种基于神经网络的图像识别装置包括：图像缓存，被配置为接收并存储图像；特征图缓存，被配置为接收并存储特征图；权重缓存，被配置为接收并存储权重；控制器，包括配置信息寄存器，并且被配置为接收配置信息，根据配置信息生成第一和第二控制信号，并且发送第一和第二控制信号；预处理单元，被配置为分别从图像缓存和权重缓存获得图像和权重，从控制器接收第一控制信号，根据第一控制信号对图像和权重执行预处理以得到并发送预处理结果；以及处理单元阵列，被配置为从预处理单元接收预处理结果，从控制器接收第二控制信号，根据第二控制信号对预处理结果执行处理以得到并向特种图缓存发送特征图。
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公开(公告)号：CN110047113B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201811516267.0
申请日：2018-12-12
申请人： 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
摘要： 公开了一种训练神经网络的方法和设备、图像处理方法和设备以及存储介质。神经网络包括：投影域网络，处理输入的投影数据，得到估计投影数据；解析重建网络层，由估计投影数据得到重建图像；图像域网络，处理重建图像，得到估计图像；投影层，得到估计图像的投影结果；和统计模型层，确定输入的投影数据、估计投影数据和估计图像的投影结果基于统计模型的一致性。神经网络还可包括先验模型层。所述方法包括：利用基于输入的投影数据、估计投影数据、以及估计图像的投影结果的数据模型的一致性代价函数调整图像域网络和投影域网络的卷积核参数。利用上述方案，训练得到的神经网络能够在投影数据存在缺陷时重建质量更高的图像。
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公开(公告)号：CN109242920B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710560580.3
申请日：2017-07-11
申请人： 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种物质分解方法、装置和系统。该物质分解方法包括：采集标定模体在两个或两个以上能窗的投影数据，根据投影数据和指定域的物质分解实现方式，确定该标定模体与指定域的物质分解实现方式对应的多能数据；设置理想单能，通过预设的方法得到标定模体在该理想单能下的理想单能数据；根据多能数据训练对应的神经网络，训练后的神经网络反映多能数据和理想单能数据之间的映射关系；基于待分解物质在指定能窗的投影数据和训练后的神经网络，分解待分解物质。根据本发明实施例提供的物质分解方法，通过人工神经网络进行物质分解，提高了物质分解的准确性。
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公开(公告)号：CN103714513B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201210375800.2
申请日：2012-09-29
申请人： 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
摘要： 提出了一种校正CT图像中多个特定物体造成的伪影的方法以及设备，利用三幅近似垂直视角下的投影图像，实现物体的三维空间定位，然后再对投影数据进行预处理，实现金属伪影校正。该方法对于扫描视野中存在多颗金属植入物的情况，仍然能够快速的去除CT图像中的金属伪影，并且无需对CT图像进行预重建，算法中也不涉及迭代步骤，方法快速、有效，能够很好地适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN106530366A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510572013.0
申请日：2015-09-09
申请人： 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
IPC分类号： G06T11/00
CPC分类号： G06T11/005 , G06T7/0012 , G06T11/00 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2211/408
摘要： 本申请涉及能谱CT图像重建方法及能谱CT成像系统。一种能谱CT图像重建方法包括：在多个能量窗中的每个能量窗下采集不完备的原投影数据；利用多个能量窗中不同能量窗构成的至少一对能量窗下的相应原投影数据进行投影数据交叉估计以得到估计投影数据，其中每对能量窗包括第一能量窗和第二能量窗；将所述原投影数据与相应的估计投影数据组合，得到完整投影数据；及利用所述完整投影数据重建能谱CT图像。根据本申请的方法，能够解决投影数据不足的重建问题。
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公开(公告)号：CN103713329B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210375312.1
申请日：2012-09-29
申请人： 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
IPC分类号： G01V5/00
CPC分类号： G06T7/004 , A61B6/4085 , A61B6/466 , A61B6/469 , A61B6/5258 , G06T7/0012 , G06T7/55 , G06T7/70 , G06T11/006 , G06T2211/421 , G06T2211/436 , G16H40/63
摘要： 提出了一种在CT成像中定位多个感兴趣物体的方法和设备。利用三幅近似垂直视角下的投影图像，实现感兴趣物体的三维空间定位。该方法对于扫描视野中存在多个感兴趣物的情况，仍然能够快速的确定CT图像中的感兴趣区物体的位置，并且无需对CT图像进行预重建，算法中也不涉及迭代步骤，方法快速、有效，能够很好地适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN105806856A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201410842363.X
申请日：2014-12-30
申请人： 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
CPC分类号： G06T11/003 , G01N23/04 , G06T7/0002 , G06T11/008 , G06T2207/10081 , G06T2207/30112 , G06T2211/408
摘要： 公开了一种双能射线成像方法和系统。该方法包括：利用标定的曲面拟合方法计算两种材料重叠区域的材料质量厚度，再将该像素原始的一对高低能数据分解为对应两种材料的两组高低能数据，最后计算得到每一个像素不同材料的分解结果。该发明的独特优势在于能够消除由于两种材料前后重叠导致的材料错误识别问题，可以实现多种材料的分层成像，有效提高物质识别的准确性，降低误报率和漏报率，特别是对于安检、海关缉私等领域的应用具有十分重要的意义。
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