一种结合马尔科夫场和格拉姆矩阵特征的医学类图像风格迁移方...
授权
摘要
本发明公开了一种结合马尔科夫场和格拉姆矩阵特征的医学类图像风格迁移方法，包括1)对目标图像和参考图像进行预操作；2)通过计算目标图像的拉普拉斯矩阵来构建仿射损失函数，约束局部仿射来约束图像变换；3)利用深度神经网络提取目标图像和参考图像的各层次深度特征，通过迭代聚合深度特征；4)构建内容保持损失和风格损失函数；5)通过构建的总损失函数，利用梯度下降法不断更新初始图像直到具有参考图像的风格信息和目标图像的纹理结构。本发明能够完成医学场景下的风格迁移功能，并能产生真实且美观的医学图像。
基本信息
专利标题 ：
一种结合马尔科夫场和格拉姆矩阵特征的医学类图像风格迁移方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112541856A
申请号 ：
CN202011418657.1
公开（公告）日 ：
2021-03-23
申请日 ：
2020-12-07
授权号 ：
CN112541856B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
曾宪华陆宇喆
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区南山街道崇文路2号
代理机构 ：
重庆市恒信知识产权代理有限公司
代理人 ：
李金蓉
优先权 ：
CN202011418657.1
主分类号 ：
G06T3/00
IPC分类号 ：
G06T3/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2021-04-09 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/00
申请日 : 20201207
申请日 : 20201207
2021-03-23 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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