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公开(公告)号：CN105117732B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510442275.5
申请日：2015-07-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的扫描证书图像分类方法，包括如下步骤：输入扫描证书图像数据样本库，进行预处理；对经过预处理的证书图像利用Hough变换进行圆章定位，得到圆章外接矩形区域，提取圆章区域的HSV颜色特征向量及图像的长宽比向量作为特征数据；利用扫描证书图像样本库特征数据训练极限学习机；输入待分类图像经过A，B步骤处理，利用经过训练的极限学习机完成图像分类。本发明将待分类图像的圆章HSV特征向量作为输入值，得到证书图像最可能的类别。根据图像分类经验及实践证明，极限学习机具有速度快，泛化能力强，分类准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN103150330B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310016311.2
申请日：2013-01-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于局部对象和块匹配的扫描证书图像检索方法，通过对输入的证书图像进行滤波和倾斜校正的预处理，对经过预处理的证书图像利用Hough变换进行圆章定位、分割、大小调整及分块，提取圆章分块后的子块的灰度特征向量和圆章区域的HSV空间的颜色特征向量；建立证书图像数据库，对数据库中的每一幅证书图像按照上述步骤进行处理，得到并记录数据库中每幅扫描证书图像的圆章的灰度特征向量和HSV颜色特征向量，依次计算待查询证书图像的特征向量与证书图像数据库中每一幅扫描证书图像的特征向量的欧式距离D，并按照计算得到的欧式距离大小，返回满足设定的阈值要求的扫描证书图像作为检索的结果；通过结合圆章的灰度特征与HSV颜色特征，能简单快速的区分及检索不同种类的证书。
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公开(公告)号：CN105117732A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510442275.5
申请日：2015-07-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的扫描证书图像分类方法，包括如下步骤：输入扫描证书图像数据样本库，进行预处理；对经过预处理的证书图像利用Hough变换进行圆章定位，得到圆章外接矩形区域，提取圆章区域的HSV颜色特征向量及图像的长宽比向量作为特征数据；利用扫描证书图像样本库特征数据训练极限学习机；输入待分类图像经过A，B步骤处理，利用经过训练的极限学习机完成图像分类。本发明将待分类图像的圆章HSV特征向量作为输入值，得到证书图像最可能的类别。根据图像分类经验及实践证明，极限学习机具有速度快，泛化能力强，分类准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN109729351A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811551309.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/107 , H04N19/12 , H04N19/176 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度配置下的HEVC快速模式选择方法，首先利用决策树得到初始编码模式(MERGE模式或者2Nx2N模式)，然后根据初始模式及相应的跳过算法跳过不必要的2Nx2N模式或MERGE模式；根据低复杂度配置下的HEVC的编码特征采取自适应编码顺序算法，并根据已编码模式判断是否跳过后续不必要的模式选择过程，在保证视频主观质量下降可忽略不计的情况下，降低编码器的计算复杂度，减少编码时间，提高编码效率。
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公开(公告)号：CN104751171B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510100700.2
申请日：2015-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于特征加权的朴素贝叶斯扫描证书图像分类方法，通过对经过预处理的证书图像利用Hough变换进行圆章定位、分割、大小调整，提取圆章区域的HSV空间的颜色特征向量及图像长宽比；建立证书图像数据库，对数据库中的每一幅证书图像按照上述步骤进行处理，得到数据库中每幅扫描证书图像的圆章HSV颜色特征向量及图像长宽比，根据得到的特征向量计算证书图像数据库中不同数据组合出现的概率，加权处理后保存数据；根据朴素贝叶斯算法及证书图像数据库中不同数据组合出现的概率计算待分类图像最有可能的图像类别，并且该概率满足设定的阈值要求的，判断图片的分类；本方法能简单快速地对证书图像分类，提高证书图像检索的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104751171A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510100700.2
申请日：2015-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于特征加权的朴素贝叶斯扫描证书图像分类方法，通过对经过预处理的证书图像利用Hough变换进行圆章定位、分割、大小调整，提取圆章区域的HSV空间的颜色特征向量及图像长宽比；建立证书图像数据库，对数据库中的每一幅证书图像按照上述步骤进行处理，得到数据库中每幅扫描证书图像的圆章HSV颜色特征向量及图像长宽比，根据得到的特征向量计算证书图像数据库中不同数据组合出现的概率，加权处理后保存数据；根据朴素贝叶斯算法及证书图像数据库中不同数据组合出现的概率计算待分类图像最有可能的图像类别，并且该概率满足设定的阈值要求的，判断图片的分类；本方法能简单快速地对证书图像分类，提高证书图像检索的效率。
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公开(公告)号：CN104751422B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510112201.5
申请日：2015-03-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种影印文档图像增强及二值化方法，包括以下几个步骤：步骤1：对输入的彩色图像进行灰度化处理，得到灰度图像；步骤2：采用Sobel水平和垂直算子获取每个像素点对应的局部图像块的边缘梯度；步骤3：进行加权融合改进LC局部增强，获得每个像素点的加权融合局部对照值；步骤4：基于每个像素点的加权融合局部对照值作为对应像素点的像素值，获得输入图像的增强图像。该方法通过改进了现有局部增强算法，对现有的LC算法进行加权融合改进，所提出的图像增强算法不仅效果优于现有文档图像类增强及二值化方法，且具有较好的时间性能，进一步提高了图像的预处理速度。另一方面，相比于现有技术，该发明参数调节简单，实现过程简单易操作。
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公开(公告)号：CN104751422A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510112201.5
申请日：2015-03-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种影印文档图像增强及二值化方法，包括以下几个步骤：步骤1：对输入的彩色图像进行灰度化处理，得到灰度图像；步骤2：采用Sobel水平和垂直算子获取每个像素点对应的局部图像块的边缘梯度；步骤3：进行加权融合改进LC局部增强，获得每个像素点的加权融合局部对照值；步骤4：基于每个像素点的加权融合局部对照值作为对应像素点的像素值，获得输入图像的增强图像。该方法通过改进了现有局部增强算法，对现有的LC算法进行加权融合改进，所提出的图像增强算法不仅效果优于现有文档图像类增强及二值化方法，且具有较好的时间性能，进一步提高了图像的预处理速度。另一方面，相比于现有技术，该发明参数调节简单，实现过程简单易操作。
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公开(公告)号：CN103279924A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310198958.1
申请日：2013-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种对任意倾斜角度的专利证书图像的校正方法，通过对输入的专利证书图像灰度化后进行高斯滤波；然后对经过滤波的图像进行Canny边缘检测，得到证书图像的基本骨架线；再利用Hough变换获取上述骨架线的倾斜角；并根据少数服从多数的原则，得到第一次校正的倾斜角，然后再旋转图像；接着，根据第一次校正后证书图像中圆章的位置来判断第二次校正的倾斜角，并根据倾角旋转图像，最终完成专利证书图像的倾斜校正。
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公开(公告)号：CN109729351B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201811551309.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/107 , H04N19/12 , H04N19/176 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度配置下的HEVC快速模式选择方法，首先利用决策树得到初始编码模式(MERGE模式或者2Nx2N模式)，然后根据初始模式及相应的跳过算法跳过不必要的2Nx2N模式或MERGE模式；根据低复杂度配置下的HEVC的编码特征采取自适应编码顺序算法，并根据已编码模式判断是否跳过后续不必要的模式选择过程，在保证视频主观质量下降可忽略不计的情况下，降低编码器的计算复杂度，减少编码时间，提高编码效率。
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