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公开(公告)号：CN104008538B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410198233.7
申请日：2014-05-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单张图像超分辨率方法，包括：S1：对输入的低分辨率图像双三次插值得到初始高分辨率图像；S2：将初始高分辨率图像划分为相互重叠的多个图像块进而得到相似图像块分组，并对其去除图像噪声；S3：将去噪后的多个图像块融合成整张高分辨率图像，并对每个图像块求非局部相似图像块以及加权系数，计算非局部相似图像块分组的冗余度权重；S4：根据相似图像块分组更新在线字典并与离线字典融合；S5：求每个图像块关于融合字典的稀疏表达系数；S6：重建所有图像块和整张高分辨率图像，若迭代不收敛且迭代次数小于预定阈值则返回，否则输出高分辨率图像。本发明提升了超分辨率重建的真实感和准确性，并具有同时去除图像噪声的优点。
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公开(公告)号：CN102156972A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110098051.9
申请日：2011-04-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像倾斜纠正方法及系统，该方法包括：S1：提取当前图像中四个方向上的边缘点；S2：对四个方向上的边缘点进行选择，以去除对直线拟合有负面作用的边缘点；S3：对经过步骤S2处理后四个方向上剩下的边缘点分别进行边缘点直线拟合，获得四条边的直线方程，并进一步确定四个角的坐标，通过确定的四个角的坐标以及当前图像的四个顶点对图像进行倾斜纠正。本发明通过对四个方向上的边缘点进行选择，去除对直线拟合有负面作用的边缘点，实现了获得有缺陷图像的真实边缘点，以避免进行倾斜纠正后的图像不精确的问题。
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公开(公告)号：CN101025791A
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200710065195.8
申请日：2007-04-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/72
Abstract: 印刷蒙古文文本切分方法，属于光学字符识别中的字符切分领域。本发明特征在于：在连通体分类的基础上，选择部分连通体竖直投影，分割文本图像成子区域，然后检测多列子区域，归并字符块实现多列子区域的文字列切分；随后把文字列切分成词；接着估计文字列各处的基线位置；最后根据基线位置和词轮廓寻找字素切点，把词切分成字素。本发明在多字体多字号印刷蒙古文文本测试集上的字素切分正确率达到98.5％以上。
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公开(公告)号：CN1312625C
公开(公告)日：2007-04-25
申请号：CN200410062261.2
申请日：2004-07-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于游程邻接图的复杂背景彩色图像中字符提取方法，属于彩色图像文字识别预处理中的文字字符提取领域。在得到数字彩色图像之后，首先使用CRAG(color run-length adjacencygraph)区域生长算法得到图像的所有彩色连通域，再通过对这些连通域的颜色平均值进行颜色聚类，得到若干个颜色中心，以此颜色中心形成不同的颜色层面，然后将符合连通域判别规则的彩色连通域分到若干个颜色层面上。最后通过特征分析和大小一致性判据从颜色层面中挑选出文字字符图像层面，获得在文字图像层面的字符图像。该算法解决了彩色文字字符笔画图像渐变的字符图像提取问题，并具有较高的提取速度，具有较高的提取准确率，同时保留了文字和背景图像的原始色彩，便于将来的图像恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1251130C
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN200410034107.4
申请日：2004-04-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 多字体多字号印刷体藏文字符识别方法属于字符识别领域，其特征在于，提出了针对属于非方块字的印刷体藏文字符特点的归一化方案：将字符图像以基线，即上平线，为分界点分解成互不交叠的两个子图像，对每个子图像分别采用以重心和边框相结合的位置归一化和基于三次B样条函数插值的大小归一化方法；提取能充分反映藏文字符组成信息的四方向线素特征，利用线性鉴别分析LDA压缩降维后得到紧凑的字符特征向量。采用基于置信度分析的粗、细两级分类策略进行字符类别的判决，粗、细分类器分别采用带偏差的欧氏距离EDD和修正的二次鉴别函数MQDF。本发明在多字体多字号印刷体藏文单字测试集上的识别正确率达到99.83%，对实际文本的识别率也可达99%以上。
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公开(公告)号：CN1719454A
公开(公告)日：2006-01-11
申请号：CN200510012195.2
申请日：2005-07-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 几何代价和语义－识别代价融合的脱机手写汉字切分方法，属于文字识别领域，其特征在于，首先通过对输入的脱机手写汉字的行图像进行分析，提取出笔段，将笔段合并成子字符块，同时给出子字符块合并的几何代价，由这些几何代价生成若干可能的候选切分方法，对每个方法用语言的二元语法模型进行评价，得到每种切分方式的语义－识别代价，最后综合几何与语义－识别代价给出最优的切分识别方案。本发明应用于手写信封地址的切分与识别上，其切分正确率可以达到93％，大大改进了传统切分方法的性能，对于其他语言文字或领域的切分问题也有一定的指导作用。
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公开(公告)号：CN1588431A
公开(公告)日：2005-03-02
申请号：CN200410062261.2
申请日：2004-07-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于游程邻接图的复杂背景彩色图像中字符提取方法，属于彩色图像文字识别预处理中的文字字符提取领域。在得到数字彩色图像之后，首先使用CRAG(color run－length adjacency graph)区域生长算法得到图像的所有彩色连通域，再通过对这些连通域的颜色平均值进行颜色聚类，得到若干个颜色中心，以此颜色中心形成不同的颜色层面，然后将符合连通域判别规则的彩色连通域分到若干个颜色层面上。最后通过特征分析和大小一致性判据从颜色层面中挑选出文字字符图像层面，获得在文字图像层面的字符图像。该算法解决了彩色文字字符笔画图像渐变的字符图像提取问题，并具有较高的提取速度，具有较高的提取准确率，同时保留了文字和背景图像的原始色彩，便于将来的图像恢复。
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公开(公告)号：CN211355425U
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201921979175.6
申请日：2019-11-15
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/08 , A61B5/02 , A61B5/00
Abstract: 本实用新型涉及医疗模块械技术领域，尤其涉及一种实时健康数据采集装置及系统。实时健康数据采集装置能独立工作或能安装在弹性压力元件上，弹性压力元件能压紧在人体的胸部和腹部外。该装置包括：主体机构，其内装载有终端模块组，终端模块组用于采集人体健康数据，并能对健康数据进行自处理和数据上传；连接机构，连接在主体机构与弹性压力元件之间，用于在弹性压力元件压紧于人体的胸部和腹部外的情况下，将主体机构固定在弹性压力元件上。该装置通过终端模块组对健康数据进行自处理和数据上传，从而可以灵活改变采集装置的佩戴位置，克服了现有的手环结构的可穿戴健康设备因接触不紧密而造成信号采集不好、信号质量下降的缺陷。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN218458331U
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202221085291.5
申请日：2022-05-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本实用新型实施例提供一种辐射式灸疗装置，包括：发热片和柱形隔热套；其中，发热片的第一表面涂覆有红外辐射涂层，柱形隔热套套在发热片的外侧，柱形隔热套相对发热片的第一表面的位置为开口设置。本实用新型实施例提供的辐射式灸疗装置，通过在发热片的第一表面涂覆有红外辐射涂层，柱形隔热套套在发热片的外侧，柱形隔热套相对发热片的第一表面的位置为开口设置，避免了对于红外辐射的遮挡或吸收，提高了辐射灸疗效果。
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