一种在图像中确定目标区域的方法、装置及设备.pdf
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一种在图像中确定目标区域的方法、装置及设备.pdf
本申请涉及一种在图像中确定目标区域的方法、装置及设备,所述方法包括:获取目标图像,确定所述目标图像中的多个特征点,以及各特征点在所述目标图像中的位置信息;获取初始化的第一矩阵,基于各特征点在所述目标图像中的位置信息对所述初始化的第一矩阵进行赋值,得到更新后的第一矩阵;基于预设区域参数信息,对所述更新后的第一矩阵进行积分差分矩阵变换,生成目标矩阵;从所述目标矩阵确定出目标元素,以及确定所述目标图像中与所述目标元素对应的目标像素点;基于所述目标像素点,以及所述预设区域参数信息,在所述目标图像中确定目标区域。本
一种三维图像中的目标区域的确定方法、装置及设备.pdf
本发明公开一种三维图像中的目标区域的确定方法、装置及设备,所述方法包括:接收第一图像上确定的第一轮廓线以及第二图像上确定的第二轮廓线;第一轮廓线和第二轮廓线是针对待分割物体确定的;确定第一轮廓线和第二轮廓线上,第一坐标的坐标值相同的点,并确定第一坐标的坐标值相同的点对应的第三图像;第三图像为与第一图像和第二图像处于垂直关系的二维图像;根据第一坐标的坐标值相同的点,确定第三图像上的轮廓线;根据第三图像上的轮廓线,确定第一轮廓线和第二轮廓线之间的中间轮廓线;根据中间轮廓线,确定三维图像中的目标区域。本发明考虑
区域轮廓确定方法、装置及图像显示设备.pdf
本发明实施例提出一种区域轮廓确定方法、装置及电子设备,图像显示设备获取包括目标区域及目标区域的第一初始标注轮廓线的第一图像,从第一图像中识别第一初始标注轮廓线围成的第一区域内的像素点,判断识别的第一区域内的像素点的数量是否达到设定值,如果没有,则采用主动轮廓线模型算法对第二初始标注轮廓线进行至少一次迭代拟合,得到目标区域的预测轮廓线。其中,第二初始标注轮廓线是经过双线性插值处理的第一初始标注轮廓线。如此,能够改善小目标区域因包含的像素点过少而无法收敛,从而无法拟合出所需轮廓线的问题。
一种脑部CT图像中目标区域的定位方法、装置及设备.pdf
本申请公开了一种脑部CT图像中目标区域的定位方法、装置及设备,获取标准脑部CT图像以及标准脑部CT图像的脑解剖结构分区标签,将脑部CT图像与标准脑部CT图像进行配准,生成目标形变场。将目标形变场应用于标准脑部CT图像的脑解剖结构分区标签,从而得到脑部CT图像的脑解剖结构分区标签。然后通过确定每一切片图像对应的分割阈值,从脑部CT图像中识别出目标出血区域,将目标出血区域与脑部CT图像的脑解剖结构分区标签进行匹配,可以得到目标出血区域所在的脑解剖结构分区,从而实现脑出血所在部位的定位。
一种图像中目标区域自动提取的方法及装置.pdf
本发明实施例公开了一种图像中目标区域自动提取的方法及装置,方法包括:获取原始图像,根据第一预设标准提取原始图像中目标区域的第一对象和第二对象,得到训练集;根据训练集对原始图像进行训练,得到深度学习分割模型;根据第二预设标准提取训练集中的第一子对象和第二子对象,得到包含第一子对象和所述第二子对象的验证集;根据验证集对深度学习分割模型进行验证,若通过验证,则将第一子对象和第二子对象确定为原始图像的对象分割结果。通过第一预设标准进行粗提取,得到两个对象的训练集对原始图像进行训练,并通过第二预设标准对训练得到的深