-
公开(公告)号：CN101425182B
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN200810198000.1
申请日：2008-11-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像对象分割方法，属于图像数据处理方法，解决现有分割方法只考虑颜色信息、过分割现象较严重或者光照不均时难于分割成一个整体区域的问题；本发明包括：(1)建立双尺度空间步骤；(2)粗分割步骤；(3)区域合并步骤；(4)对象分割步骤。本发明有效解决了图像分割中当同质区域光照不均出现空间颜色变化时，难于分割成整体区域的问题；通过最小化代价函数的方法自动停止区域合并，提高了算法的鲁棒性；分割结果符合人类视觉感知特性，可以用于基于图像对象的检索和分析，大大提高了分割技术的可用性。
-
公开(公告)号：CN101697486A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910272263.7
申请日：2009-09-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种二维小波变换集成电路结构，属于超大规模集成电路设计技术和图像处理、图像压缩处理技术中的小波变换领域，目的在于提高整个变换电路结构的响应速度和输出速率。本发明包括串并转换电路、一维行滤波电路和一维列滤波电路，串并转换电路将输入的图像数据，转换为并行数据送到一维行滤波电路；一维行滤波电路在单位内部时钟周期内输出四个行滤波系数到两个一维列滤波电路；两个一维列滤波电路完成整个列滤波运算并输出结果。本发明与传统的方法相比，消耗较短的计算时间，较少的内部存储器和较短的输出延时，具有系统响应快，输出速率高等特点，适应于高速运算等应用场合。
-
公开(公告)号：CN101599120A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910063074.9
申请日：2009-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种遥感影像建筑物识别方法，属于遥感目标图像识别方法，克服现有建筑物检测方法中存在的建筑物误检和漏检的问题，以提高正确检测率。本发明顺序包括：区域分割步骤、建筑物初提取步骤、道路滤波步骤和建筑物后提取步骤。本发明具有良好的稳定性和较强的环境适应能力，可以解决建筑物与邻近光谱相近的道路相互混淆的问题，而且可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标，建筑物提取结果准确率高、鲁棒性好，能有效提取绝大多数高分辨率遥感图像下的各类建筑物目标，在地理信息系统和数字城市系统建设中具有一定的实用价值。
-
公开(公告)号：CN101059866A
公开(公告)日：2007-10-24
申请号：CN200710052272.6
申请日：2007-05-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种并行提升9/7小波基的VLSI结构，属于图像压缩处理中的小波变换领域，目的在于有效减少所需的硬件资源，提高最大工作频率，以适于高速、硬件资源要求比较严格的应用场合。本发明包括四个实现不同提升步骤的处理单元，各处理单元由乘法器，加法器，反相器和延时寄存器组成，其中提升系数 a＝－4，b＝12，c＝－16/5，，。为了缩短结构的关键路径，本发明可以在不同的处理单元之间加入流水线寄存器来减小关键路径延时。本发明与传统的9/7小波基VLSI结构具有类似的压缩性能，但是具有最小的硬件资源和最短的关键路径延时，可有效地应用于各种高速、硬件资源要求比较严格的各种系统中。
-
公开(公告)号：CN113409325A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202011553738.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于SAR舰船目标检测识别技术领域，公开了一种基于精细分割的大幅面SAR影像舰船目标检测识别方法，首先对大幅面的SAR原始图像进行拉伸、裁剪处理，获得若干切片图；检测切片图得到检测结果并映射回原图，利用投票策略融合冗余的检测框，计算出新的目标位置；将每个目标区域送入分割网络FCN中，得到目标细腻的像素级分割结果；取出分割后的目标的最小包围框，并送入分类网络AlexNet中，抑制虚警的目标，得到最终的检测识别结果。本发明在检测阶段有效的提高了目标的定位精度和检测速度，经分割、分类网络处理后，进一步增加了预测框的准确度，降低了虚警率，实现了对SAR舰船精细定位的检测识别。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103164693A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310043922.6
申请日：2013-02-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于视频图像数据处理领域，公开了一种监控视频行人检测匹配方法，包括视频行人目标检测步骤；帧间同目标关联步骤；目标序列及待匹配目标特征提取步骤；特征相似度计算步骤和目标匹配判别步骤。由于相邻帧间行人目标不会有太大的位移，本发明使用被检测出的行人的位置信息对序列连续帧中的同一目标进行关联得到目标序列；目标序列特征提取的方法一是提取目标序列多帧的灰度直方图特征，一是目标序列的PCA模板，由于都采用了多帧的信息，相对于单帧目标匹配有更好的稳定性和匹配精度；匹配判别方法利用迭代特征融合这两个特征的相似度来做出判断，得出匹配结果。
-
公开(公告)号：CN101425182A
公开(公告)日：2009-05-06
申请号：CN200810198000.1
申请日：2008-11-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像对象分割方法，属于图像数据处理方法，解决现有分割方法只考虑颜色信息、过分割现象较严重或者光照不均时难于分割成一个整体区域的问题；本发明包括：(1)建立双尺度空间步骤；(2)粗分割步骤；(3)区域合并步骤；(4)对象分割步骤。本发明有效解决了图像分割中当同质区域光照不均出现空间颜色变化时，难于分割成整体区域的问题；通过最小化代价函数的方法自动停止区域合并，提高了算法的鲁棒性；分割结果符合人类视觉感知特性，可以用于基于图像对象的检索和分析，大大提高了分割技术的可用性。
-
公开(公告)号：CN113768528A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111129682.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种CT影像脑出血辅助定位系统，属于图像定位领域。包括：数据获取模块，用于获取多张原始CT图像，标记出CT图像所属颅脑断层，得到训练集；训练模块，用于利用训练集对CT断层分类网络进行训练；第一定位模块，用于获取待定位个体的全部CT图像，输入至训练好的CT断层分类网络，得到颅脑断层预测类别，按序表示为CT图像的颅脑断层分类序列；第三定位模块，用于利用脑区划分映射图对CT图像的断层分类序列中的每一层进行层内脑区划分，将发生脑出血所在的脑区部位输出，实现出血区域定位。本发明利用残差神经网络搭建CT断层分类模型，通过映射关系对层内脑区划分，从而对脑出血区域进行大致定位，起到辅助诊断作用，将CT报告等待时间缩短。
-
公开(公告)号：CN105761266A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610108653.0
申请日：2016-02-26
CPC classification number: G06T5/10 , G06T2207/10036 , G06T2207/10041 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种从遥感图像中提取矩形建筑物的方法。该方法包括：对遥感图像进行超像素分割得到多个超像素区域块；在遥感图像的目标建筑物上确定两个种子点；基于确定的种子点对多个超像素区域块进行合并；对遥感图像进行角点检测；基于角点检测结果计算生成关于遥感图像中每个像素点的角点距离显著图；对角点距离显著图进行二值分割；基于多个超像素区域块的合并结果和二值分割后的距离显著图确定先验信息；基于先验信息对遥感图像进行分割得到建筑物分割结果；对建筑物分割结果进行形态学图像处理；及对形态学图像处理后的建筑物分割结果进行矩形拟合得到矩形目标建筑物。上述方法能够高精度地从遥感图像中提取矩形建筑物。
-
公开(公告)号：CN101807295B
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201010132346.9
申请日：2010-03-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种图像镶嵌中自动拼接线的生成方法，属于图像数据处理方法，解决了现有图像镶嵌方法无法自动生成任意图像形状重叠区的拼接线，拼接线不是最优拼接线的问题。本发明包括：(1)初始化双轮廓；(2)自动收缩；(3)拼接线提取。本发明有效的解决了当两幅图像有效区域不为四边形时，无法自动依靠几何关系自动生成拼接线的问题；通过双轮廓收缩算法全自动生成最优拼接线，将其用于图像镶嵌，使镶嵌结果有着非常良好的视觉效果，大大提高了镶嵌算法的灵活性和精确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.036 seconds)
