[发明专利]X射线头影测量图像结构特征点自动定位方法及系统有效
申请号: | 201811375758.8 | 申请日: | 2018-11-19 |
公开(公告)号: | CN109544530B | 公开(公告)日: | 2022-08-16 |
发明(设计)人: | 戴修斌;秦臻;刘天亮;晏善成 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/73 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种X射线头影测量图像结构特征点自动定位方法,包括双层回归森林模型训练:将从训练图像中提取的外观特征作为输入,训练第一层回归森林模型;将第一层回归森林模型作用于训练图像,获得训练图像对应的第一层偏移距离图;将从第一层偏移距离图中提取的外观特征和训练图像的外观特征作为输入,训练第二层回归森林模型;利用训练好的双层回归森林模型,对待检测图像结构特征点定位。本发明构建双层回归森林模型,通过双层回归森林模型对X射线头影测量图像结构特征点进行自动定位,相较于传统的人工定位,提高了效率,解决了时间,同时大大提高了准确性。 | ||
搜索关键词: | 射线 测量 图像 结构 特征 自动 定位 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.X射线头影测量图像结构特征点自动定位方法,其特征在于:包括以下步骤,双层回归森林模型训练:将从训练图像中提取的外观特征作为输入,训练第一层回归森林模型;将第一层回归森林模型作用于训练图像,获得训练图像对应的第一层偏移距离图;将从第一层偏移距离图中提取的外观特征和训练图像的外观特征作为输入,训练第二层回归森林模型;利用训练好的双层回归森林模型,对待检测图像结构特征点定位。
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