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公开(公告)号:CN106028043B
公开(公告)日:2018-08-31
申请号:CN201610316588.0
申请日:2016-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/597 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于新的邻域函数的三维自组织映射图像编码方法,首先,对图像样本进行不断学习训练,得到最佳匹配模式库;其次,对待编码的图像进行分块处理,并将这些待编码图像块与最佳匹配模式库中的模式矢量进行图像模式匹配,编码每个块在模式库中的匹配模式的索引。本发明具有模式库调整速度快,模式库训练效率高的特点。
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公开(公告)号:CN106023272A
公开(公告)日:2016-10-12
申请号:CN201610316567.9
申请日:2016-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T9/00
CPC classification number: G06T9/001
Abstract: 本发明公开一种基于新的学习函数的三维自组织映射图像编码方法,首先,对图像样本进行不断学习训练,得到最佳匹配模式库;然后,对待编码的图像进行分块处理,并将这些待编码图像块与最佳匹配模式库中的模式矢量进行图像模式匹配,编码每个块在模式库中的匹配模式的索引。本发明具有模式库调整速度快,模式库训练效率高的特点。
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公开(公告)号:CN104700121A
公开(公告)日:2015-06-10
申请号:CN201510043095.X
申请日:2015-01-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了基于均值/方差分类的三维SOM初始化模式库生成方法,其特征在于,包括如下步骤:计算训练矢量集中各矢量的均值;将得到的均值排序,相应的调整训练矢量集中各矢量的排列位置,并将其平均分为4个部分;在每个部分都根据方差大小进行排序;以相同的间隔分别从4个部分抽取训练矢量,合在一起组成初始化模式库。与目前常用的随机抽取法、分离平均法相比,本算法具有很强的针对性,与信源的匹配程度更高,从而能减少无效模式矢量的数目,提高模式库的性能。
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公开(公告)号:CN103671053A
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201310644816.3
申请日:2013-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于水井潜水泵的保护系统。该保护系统包括电控开关,逻辑控制装置,所述电控开关串联在潜水泵的供电线路中;还包括超声波水位计,所述超声波水位计布置在水井井口,超声波水位计的输出端连接逻辑控制装置,所述逻辑控制装置控制电控开关。本发明是利用安装在水井井口的超声波水位计监测水井水位,从而控制潜水泵的工作状态,保护潜水泵的安全运行。保护系统的所有部件都安装在井口和控制室,易于发现故障和检修,并且具有极高的水位监测精度。
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公开(公告)号:CN105959701B
公开(公告)日:2019-03-19
申请号:CN201610317547.3
申请日:2016-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/597 , H04N13/128 , H04N13/161
Abstract: 本发明公开一种基于三维自组织映射的立体视频视差估计方法,包括模式库的训练和视差模式识别两个过程,先用3DSOM算法对视差序列样本进行学习训练,得到最佳匹配模式库;再用3DSOM算法对视差序列每帧进行视差模式识别,得到视差预测图。与传统的基于块的视差估计方法相比,本方法能得到更好的视差预测图,并且计算量小。
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公开(公告)号:CN106028043A
公开(公告)日:2016-10-12
申请号:CN201610316588.0
申请日:2016-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/597 , G06K9/62
CPC classification number: H04N19/597 , G06K9/6251 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开一种基于新的邻域函数的三维自组织映射图像编码方法,首先,对图像样本进行不断学习训练,得到最佳匹配模式库;其次,对待编码的图像进行分块处理,并将这些待编码图像块与最佳匹配模式库中的模式矢量进行图像模式匹配,编码每个块在模式库中的匹配模式的索引。本发明具有模式库调整速度快,模式库训练效率高的特点。
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公开(公告)号:CN105959701A
公开(公告)日:2016-09-21
申请号:CN201610317547.3
申请日:2016-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/597 , H04N13/00
CPC classification number: H04N19/597 , H04N13/128 , H04N13/161
Abstract: 本发明公开一种基于三维自组织映射的立体视频视差估计方法,包括模式库的训练和视差模式识别两个过程,先用3DSOM算法对视差序列样本进行学习训练,得到最佳匹配模式库;再用3DSOM算法对视差序列每帧进行视差模式识别,得到视差预测图。与传统的基于块的视差估计方法相比,本方法能得到更好的视差预测图,并且计算量小。
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