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公开(公告)号：CN102156880B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110090467.6
申请日：2011-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于改进的社会力模型的异常集群行为检测方法，用于解决复杂高密集度场景中人群异常行为的检测与定位，考虑到行人速度对相互间作用力的影响，使其更好的描述行人间的相互作用力，即行人受到的社会力。用光流法跟踪均匀分布在前景像素中的粒子，得到行人的速度场，用改进的社会力模型，计算出行人受到的社会力。统计每个前景矩形块中行人的速度和受力，设定阈值，判断每个矩形块中行人行为不稳定性的级别，并视不稳定性高的矩形块为异常块，既能够检测异常行为又能通过矩形块对异常行为进行了准确的定位。
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公开(公告)号：CN102831583A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210273937.7
申请日：2012-08-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于分形分析的图像视频超分辨率与增强方法，步骤：读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I，计算I的梯度Gradori；对I进行基于内插的超分辨率处理，得到高分辨率图像的估计值H'；计算H'的梯度Gradest；分别通过Gradori和Gradest计算I和H'对应像素的分形维数Dori，Dest和分形长度Lori，Lest；通过分形维数和长度的尺度不变性重新估计出高分辨率图的梯度GradH；以H'和GradH为约束，重新估计出高分辨率图像本发明以图像的像素为分形集，以像素对应的梯度为分形集的测度计算出图像局部分形维数和长度，并根据分形维数的尺度不变性，对超分辨率问题进行约束；通过引入分形长度的尺度不变性这一约束，可以用于图像和视频的画质增强，尤其是纹理增强上。
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公开(公告)号：CN102156880A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110090467.6
申请日：2011-04-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于改进的社会力模型的异常集群行为检测方法，用于解决复杂高密集度场景中人群异常行为的检测与定位，考虑到行人速度对相互间作用力的影响，使其更好的描述行人间的相互作用力，即行人受到的社会力。用光流法跟踪均匀分布在前景像素中的粒子，得到行人的速度场，用改进的社会力模型，计算出行人受到的社会力。统计每个前景矩形块中行人的速度和受力，设定阈值，判断每个矩形块中行人行为不稳定性的级别，并视不稳定性高的矩形块为异常块，既能够检测异常行为又能通过矩形块对异常行为进行了准确的定位。
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公开(公告)号：CN102122354A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110060863.4
申请日：2011-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于自适应特征块选择的步态识别方法，通过对步态能量图中的人体区域进行分块，根据无衣着和携带物状态干扰的训练数据得出每块区域的统计信息，在测试时通过分块计算统计信息而自动选取符合训练数据统计信息规律的特征块，有效克服了因行人衣着、携带物状态变化对步态识别造成的不利影响，同时保留了人的头、肩等部位特征，提高了步态识别的有效性。本发明不需要任何先验知识，特征选择的计算复杂度比现有非监督特征选择的步态识别方法降低了28％，同时平均识别率可比于现有基于监督特征选择的步态识别方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101252686B
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200810034856.5
申请日：2008-03-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种信号处理的视频编解码技术领域的基于交织预测的视频帧内无损编解码方法及系统，在编码端中，将每个帧内编码帧(I帧)下采样形成一定顺序的四幅子图像，对第一幅子图像采用基于标准预测的编码，对后续三幅子图像依次采用交织预测的编码；在解码器中，将收到的每个I帧码流，对第一幅子图像部分的码流按照标准预测的解码，对后续三幅图像的码流采用基于像素级交织预测的解码，最后将解码出的四幅子图像进行上采样组合得到I帧解码图像。本发明中的交织预测方法，较标准的预测方法，具备更佳的预测性能，从而提高了视频的帧内无损压缩性能。
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公开(公告)号：CN117541545A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311482584.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 上海交通大学 , 复旦大学附属妇产科医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于HPV和细胞学图像的宫颈癌细胞检测方法及系统，其中，首先对患者的HPV分型进行编码，得到对应的HPV特征向量，编码表征不同的HPV分型信息；将细胞学图像划分为若干个子图区域，并通过骨干网络提取子图区域的特征，然后通过特征聚合将子图特征聚合为大图区域的特征，得到细胞学图像特征。将细胞学图像特征与HPV特征向量进行融合，进而完成宫颈癌细胞的检测。本发明能够同时利用HPV信息和细胞学图像特征进行宫颈癌细胞检测，通过多实例学习和多模态特征融合使得细胞学图像特征融入医学先验信息，有效地提高了筛查的准确性。
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公开(公告)号：CN115222639A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110410164.1
申请日：2021-04-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本申请提供一种图像分割方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，方法包括：通过分割模型的特征提取模块对目标图像进行编码处理，获得多个阶段的原始编码特征；通过分割模型的阶段特征解码模块对多个阶段的原始编码特征进行解码处理，得到多个尺度的中间特征；通过分割模型的多层级特征聚合模块对所述多个尺度的中间特征融合后进行预测，获得图像分割结果。本申请方案，采用具有对称结构的编码器‑解码器框架，保证图像分割结果中前景物体边界的连续性和高清晰度；通过阶段特征解码模块改善对前景物体和噪声的区分能力，通过多层级特征聚合模块以增强解码器中多尺度前景物体的特征表达，从而提升分割模型对小尺度前景物体的检测能力。
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公开(公告)号：CN109360156B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201810938304.0
申请日：2018-08-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络的图像分块的单张图像去雨方法，通过将图像划分成互不重叠的大小相同的图像块，将每个图像块作为条件生成对抗网络的输入，降低输入的维度；一个生成对抗网络被训练用来实现有雨图像块到无雨图像块的非线性映射，有效克服了许多细节部分被忽略的问题，并且可以尽可能地在每个尺度上去除雨线；为了更好地维持去雨图像块之间的结构、颜色等方面的一致性，引用了双边滤波器和非均值局部去噪算法，构建了新的误差函数，添加至条件生成对抗网络的总的误差函数中。本发明不需要任何先验知识，也不需要对图像进行预处理和后处理，保证了整个结构的完整性。在测试集上的结果显示本发明先比经典算法提高了4～7dB。
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