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基于CycleGAN的X光图像增强方法 

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申请/专利权人:晓智未来(成都)科技有限公司

摘要:本申请涉及一般的图像数据处理技术领域,公开了基于CycleGAN的X光图像增强方法,包括步骤STP1,图像预处理,采用二值分割算法保持原始格式类型实现ROI提取,再利用高斯过滤对原始图像Img1进行平滑去噪,获得n张由预处理图像Img2组成的图片集合M0;步骤STP2,图像增强训练,将步骤STP1中的图片集合M0输入CycleGAN模型中进行数据集训练,获得由16bit的单通道灰度图像Img3组成的增强图片集合M1;步骤STP3,自适应窗宽和窗位的确定采用基于直方图面积的自适应窗宽窗位算法实现;X光图像增强在医学诊断、工业检测和科学研究中具有重要意义。通过对X光图像进行增强处理,可以提高图像的质量和清晰度,从而更好地识别和分析目标信息。

主权项:1.基于CycleGAN的X光图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤STP1,图像预处理,采用二值分割算法保持原始格式类型实现ROI提取,再利用高斯过滤对原始图像Img1进行平滑去噪,利用大津方法对原始图像Img1执行二值阈值处理,利用形态学闭运算对对原始图像Img1的边缘细节进行完善,利用二进制掩膜计算ROI对应的边界框并提取ROI区域,并对原始图像Img1进行像素及反像素迭代处理,获得n张由预处理图像Img2组成的图片集合M0;步骤STP2,图像增强训练,将步骤STP1中的图片集合M0输入CycleGAN模型中进行数据集训练,获得由16bit的单通道灰度图像Img3组成的增强图片集合M1;训练过程采用微数据增强方法,所述微数据增强方法是采用将每个Dx替换为DTx,其中,x是原始图像Img1或预处理图像Img2,D是鉴别器,T是微数据增强操作过程;所述微数据增强操作过程T包括下述至少一个维度的调整:a.随机亮度调整:向输入张量添加随机亮度x;b.随机饱和度调整:x通过随机缩放输入张量的颜色通道来调整输入张量的饱和度;c.随机对比度调整:x通过随机缩放像素值来调整输入张量的对比度;d.随机平移调整:x按指定比率0.125对输入张量应用随机平移;e.随机裁剪调整:通过将输入张量内的矩形区域归零来应用随机剪切,切口的大小和位置是随机的;步骤STP3,自适应窗宽和窗位的确定采用基于直方图面积的自适应窗宽窗位算法,基于图像分割的自适应窗宽窗位算法,基于直方图极值点的自适应窗宽窗位算法中任意一种实现;其中,基于直方图面积的自适应窗宽窗位算法具体包括以下步骤:步骤STP3.1,输入图像为16bit的经过图像增强后的单通道灰度图像Img3,背景默认为65535;步骤STP3.2,计算输入图像Img3像素强度的直方图,强度值范围从0到65535;步骤STP3.3,由于直方图分布中存在多个密集极值点,应用移动平均值来平滑直方图,窗口大小为30;步骤STP3.4,计算直方图的总面积,分别将总累积和0.05%和8%相对应的直方图的最小索引和最大索引,作为窗口边界;步骤STP3.5,将窗口位置计算为最小索引和最大索引的平均值,将窗口宽度计算为最大索引和最小索引之间的差值;步骤STP3.6,将计算出的窗宽和窗位转换为256-bin直方图中的像素值。

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