-
公开(公告)号：CN102034105B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201010592217.8
申请日：2010-12-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景的物体轮廓检测方法。本发明采用一组不同朝向的Gabor滤波器对输入图像进行滤波处理，得到各个朝向下的朝向信息分布图像，并根据各个朝向下的朝向信息分布图像计算各个像素的朝向显著性系数，并将输入图像划分为朝向显著区域和非朝向显著区域，不同特征的纹理条件下使用不同的抑制方式，对于朝向显著的区域，采用各向异性抑制方法来抑制背景信息，对于非朝向显著的区域，采用各向同性抑制处理来抑制背景信息。最终得到抑制后的轮廓图像，经二值化处理即得到目标轮廓图像。本发明的检测方法具有根据外界输入的局部朝向信息来选择使用不同的抑制处理方式，可有效提高从复杂场景中迅速、准确地提取出物体轮廓的能力。
-
公开(公告)号：CN102567969A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110448119.1
申请日：2011-12-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像边缘检测方法，具体包括提取各颜色通道图像、生成颜色拮抗图像、计算边缘信息分布图像和边缘细化处理。本发明的方法首先将彩色图像分解到红色、绿色、蓝色和黄色四个通道图像，然后分别计算红绿、蓝黄拮抗图像，并在拮抗图像上计算得到边缘信息分布图像，通过调节计算生成颜色拮抗图像过程中引入的两组拮抗权重因子，可以方便的调节图像中颜色边缘和亮度边缘的强度，实现灵活有效的边缘检测。本发明的检测方法具有通过简单参数选择，有效的检测自然彩色图像中亮度、颜色边缘信息，同时也可以有选择地提取亮度或颜色边缘信息。
-
公开(公告)号：CN118154462A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410138614.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T5/73 , G06T5/90 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态网络的雾天图像对比度增强方法及装置，首先获取有雾图像和对应的标准图像对；然后构建S型函数并对其进行变形处理，得到变形后的计算参数表达式；构建学习所述计算参数的动态神经网络；动态神经网络获取有雾图像对应的灰度图，得到相应的S型函数的计算参数；基于动态神经网络生成的计算参数，对有雾图像的灰度图进行S型函数处理，得到增强后的灰度图，根据有雾图像及其增强前后的灰度图，计算增强后的图像；最后构建损失函数对动态神经网络进行训练；将增强后的图像与标准图像计算损失，训练动态神经网络，并通过训练好的动态神经网络，得到有雾图像增强后的图像。
-
公开(公告)号：CN117557792A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311357758.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/69 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉、图像处理技术和神经科学领域，涉及一种双光子钙离子图像神经元胞体分割方法，包括以下步骤：S1.采用神经元胞体增强网络，去除双光子钙离子视频中的噪声和神经纤维网背景信号，增强胞体的时空信号，得到胞体增强视频；S2.运用基于anchor的目标检测器，在胞体增强视频的最大投影图像上检测胞体的位置；S3.通过相关聚类模块在所述目标检测器输出的各anchor中分割出位于中心的胞体的掩膜。本发明的方法兼顾方法驱动和数据驱动的优点，相比传统算法，极大提高了处理数据的效率，对于具有高细胞重叠特点的Bessel成像数据，极大提高了重叠细胞分割的精准程度。
-
公开(公告)号：CN117011916A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310914480.1
申请日：2023-07-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于视频级标签的微表情与宏表情自动定位方法，首先基于视频图像生成光流，切分视频图像和光流到统一长度的片段并生成输入特征，再使用核心显著互补模块捕捉图像与光流的相似度并实现各自的模态显著一致性，使用模态互补后的特征生成模态相关注意以及计算两个模态的的平均注意，然后使用时序上的分布差异完成微表情和宏表情的视频分布一致性以及利用面部肌肉的运动时长差异实现微表情和宏表情的标签时长一致性，最后使用相同标签对应特征的相似度实现微表情和宏表情的片段特征一致性。本发明的方法基于视频级的弱标签实现细粒度的帧级微表情和宏表情定位，解决了现存视频微表情与宏表情帧级标注耗时耗力以及先验知识融入的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114565620A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195233.6
申请日：2022-03-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架先验和对比损失的眼底图像血管分割方法，包括以下步骤：S1、对彩色眼底图像做数据增广；S2、对眼底图像专家标注提取骨架；S3、把眼底图像输入分割网络，计算分割损失；S4、对中间特征的前景背景特征做对比学习损失；S5、对分割模型输出骨架连续性的约束，求取损失函数；S6、将三个损失函数叠加得到总损失，进行梯度反向传播，当总损失连续4轮不再下降，停止训练；S7、获得二值化血管树分割结果。本发明在两类像素特征样本集合中采用的对比损失函数能够进一步地提升模型在高维空间中对隐藏层特征的判别能力，能够在提取细小血管、防止血管断裂的同时，抑制生物标志物的干扰，非常适合精细的视网膜血管树分割。
-
公开(公告)号：CN114511462A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210127830.5
申请日：2022-02-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种视觉图像增强方法，本发明的图像增强方法基于N‑R方程，设计可学习参数的N‑R变换模块，并基于典型U‑Net网络结构设计多通道图像的整合模块以及颜色恢复模块，最终实现端到端的视觉图像增强，提高了视觉图像增强质量。通过基于N‑R变换可以生成多张不同局部增强的中间图像，并基于这些不同局部增强图像，通过网络中的参数自适应地整合每个像素值需要被修正的亮度值，极大提高了算法模型的可解释性，并能很好地完成视觉增强任务。
-
公开(公告)号：CN104504722B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510011290.4
申请日：2015-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉和图像处理技术领域，特别涉及彩色图像的颜色校正方法。本发明首先将图像分为红，绿，蓝三个分量，并对每个通道进行对数变换。然后计算每一个对数通道图像的局部对比度，再计算每个像素点在三个通道中对比度值的相对标准差除以该位置像素点在原始R、G、B通道下的平均灰度值，得到灰色度量系数分布图。最后将灰色度量系数分布图的所有像素按照灰色度量系数从小到大进行排序，提取总像素点前50％的像素点作为灰色点，估计出图像的光源，最后用此光源进行图像的颜色校正。本发明具有：参数少，计算简单，速度快，效果好，能够进行实时处理等特点，非常适合于内置在照相机预处理的前端来对图像进行颜色校正。
-
公开(公告)号：CN106097279A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610478430.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T5/008 , G06T5/50 , G06T2207/20208 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种高动态图像增强方法，具体将高动态图像从彩色通道变换到灰度通道图像，然后将灰度通道图像进行对数压缩处理，再将灰度通道压缩图像进行两个自适应非线性的图像增强处理，然后再对这两个增强图像进行局部增强处理，之后再通过融合规则将这两个局部增强的灰度图像进行融合，然后对融合灰度图像进行全局增强，最后将原始高动态图像的彩色信息通过颜色校正，将校正的颜色信息和融合灰度图像转换到彩色通道，从而实现高动态图像的增强。本发明的方法具有无参数设置和有效增强高动态图像的特点。
-
公开(公告)号：CN104504722A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510011290.4
申请日：2015-01-09
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/90
Abstract: 本发明属于计算机视觉和图像处理技术领域，特别涉及彩色图像的颜色校正方法。本发明首先将图像分为红，绿，蓝三个分量，并对每个通道进行对数变换。然后计算每一个对数通道图像的局部对比度，再计算每个像素点在三个通道中对比度值的相对标准差除以该位置像素点在原始R、G、B通道下的平均灰度值，得到灰色度量系数分布图。最后将灰色度量系数分布图的所有像素按照灰色度量系数从小到大进行排序，提取总像素点前50％的像素点作为灰色点，估计出图像的光源，最后用此光源进行图像的颜色校正。本发明具有：参数少，计算简单，速度快，效果好，能够进行实时处理等特点，非常适合于内置在照相机预处理的前端来对图像进行颜色校正。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.023 seconds)
