一种基于L1范数最小化模型的神经纤维骨架校正方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910081471.2
IPC分类号：G06T5/00
申请日期：
2019-01-28
申请人：
华中科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于L1范数最小化模型的神经纤维骨架校正方法
申请号	CN201910081471.2	申请日期	2019-01-28
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-06-14	公开/公告号	CN109886888A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	李诗玮;周航;黄青;曾绍群;全廷伟
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	李智;曹葆青

摘要

本发明公开了一种基于L1范数最小化模型的神经纤维骨架校正方法，包括：获取存在扭曲神经纤维结构的原始图像；对原始图像进行重建，获得待校正的神经纤维初始骨架；固定初始骨架上的两个端点，基于L1范数最小化模型，校正两个端点之间所有节点位置。本发明通过L1范数最小化模型校正神经纤维骨架，构建的L1范数最小化模型包括两部分，一部分用于测算节点的信号值，保证纤维骨架点尽可能向其在真实图像中局部信号最强处聚集，另一部分运用骨架点之间的二阶差分反映纤维骨架的光滑性，在尽可能维持纤维平滑的特征中，保留真实纤维的扭曲结构稀疏分布的特点，相比现有以L2范数模型为基础的校正方法，更适用于真实图像中存在扭曲结构的纤维骨架校正。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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