一种基于全局光流法的肺部肿瘤自动检测跟踪方法

    公开(公告)号:CN109410244A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201810986014.3

    申请日:2018-08-28

    Abstract: 一种基于全局光流法的肺部肿瘤自动检测跟踪方法,包括以下步骤:1)对X光拍摄视频进行预处理,对图像进行包括增强等处理,提高肺部病理辨识度;2)设置一段“准备时间”,用于医生先行手动对准患者肺部,对准后开始全局光流法检测;3)光流法开始检测时,对X光摄像设备采集到的连续图像进行估计,并比较各移动物体的光流值大小;4)针对光流值最大的局部流场进行框选,以一个大小可变的不断逼近的多边形框将肿瘤框选出来,并作为整个运行过程的追踪目标;5)对所选取的目标,也就是肿瘤,通过光流估计进行跟踪;6)利用均值漂移作为目标运动的跟踪器,追踪目标区域的直方图分布。本发明鲁棒性强、误差低、灵敏度高。

    一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN108447079A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810202560.3

    申请日:2018-03-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法,步骤是:(1)用户在初始帧框选跟踪目标,算法进行初始化。(2)跟踪器模块中的局部跟踪器通过光流法和级联预测器预测在下一帧中的位置。(3)检测器通过滑动窗口扫描和级联分类器对当前帧的目标进行检测,并将分类结果送入学习模块,其中跟踪器和检测器二者是并行工作的。(4)整合器通过对跟踪器和检测器得到的目标结果进行判定整合,确定最终的目标位置。(5)学习模块通过结构性约束对跟踪器和检测器的结果进行修正,对目标样本更新。(6)判定视频帧是否结束,若没有结束则重复(2)-(4)过程直至跟踪结束。此方法能提高对跟踪目标的鲁棒性,同时能保证跟踪过程中的实时性。

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