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公开(公告)号：CN102298764A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110185734.8
申请日：2011-07-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种改进的细缝裁减方法属于图像处理领域。本发明将现有的细缝裁减进行加权起。本方法首先采用细缝裁减的方法对图像进行裁减，当细缝落入重要区域，对其邻近细缝的能量进行加权，以减少重要区域的细缝裁减，增加非重要区域的细缝裁减。本发明在对参考图像进行裁减的过程中对能量函数进行加权，当抽取的细缝落入重要区域时，将相邻像素能量增值，这样就降低了相邻像素被抽取的可能性，从而减少了信息的损失。
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公开(公告)号：CN102253800B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110161154.5
申请日：2011-06-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种有效的图像自适应方法通过图像距离评价方法将现有的细缝裁切方法和非均匀映射方法融合在一起。本方法首先采用细缝裁切的方法对图像进行裁切，每抽取一条细缝后计算当前图像与参考图像的距离，该距离由重要信息变形函数表征，由移除细缝后剩下的重要像素的子图像平均图像差分和被移除重要像素的平均能量损耗加权得到；通过重要信息变形函数评价自适应后图像相对于参考图像的形变程度，通过移除细缝后的重要信息变形函数值的平均值计算平均信息变形差值。当重要信息变形函数的值超过平均信息变形差值时终止细缝裁减方法，改用非均匀映射方法直到得到目标大小的图像。本发明不仅移除图像中非重要区域，并且有效地保持了缩放后图像中重要物体的比例和细节，实现了综合最优的图像自适应。
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公开(公告)号：CN102254300A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110185935.8
申请日：2011-07-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 一种基于内容的图像自适应缩放方法属于图像处理领域。本发明通过将现有的细缝裁减进行加权并和网格映射结合在一起。本方法首先采用细缝裁减的方法对图像进行裁减，当细缝落入重要区域，对其邻近细缝的能量进行加权，以减少重要区域的细缝裁减，增加非重要区域的细缝裁减；对于细缝裁减后的图像进行网格映射，使图像达到目标尺寸。本发明不仅缩放了非重要区域的图像信息，并且有效的保持了缩放后重要图像信息的比例和细节，实现了图像内容自适应的最优化。
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公开(公告)号：CN102074017A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200910238736.1
申请日：2009-11-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种杠铃中心点检测及跟踪方法和装置；方法包括：提取第一个图像帧中的杠铃中心点；对于各图像帧，由杠铃中心点出发做一个菱形矩阵，记录每个矩阵点的位置，并设置每个矩阵点的权重；对于各相邻的两个图像帧，对该两个图像帧中的菱形矩阵的中心点进行LK金字塔光流法得到其跟踪点，对其余多个矩阵点进行光流法跟踪得到各自的跟踪点；去除没有跟踪正确的跟踪点，并去除该跟踪点关于菱形中心点对称的跟踪点；将各跟踪点的权重相加后平均，得到杠铃中心点的平滑跟踪矢量，确定跟踪到的杠铃中心点；各跟踪点的权重为其对应的矩阵点的权重。本发明方法能够实现杠铃中心点的检测和跟踪，而且有效的抑制拖尾现象带来的跟踪误差。
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公开(公告)号：CN102254300B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110185935.8
申请日：2011-07-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 一种基于内容的图像自适应缩放方法属于图像处理领域。本发明通过将现有的细缝裁减进行加权并和网格映射结合在一起。本方法首先采用细缝裁减的方法对图像进行裁减，当细缝落入重要区域，对其邻近细缝的能量进行加权，以减少重要区域的细缝裁减，增加非重要区域的细缝裁减；对于细缝裁减后的图像进行网格映射，使图像达到目标尺寸。本发明不仅缩放了非重要区域的图像信息，并且有效的保持了缩放后重要图像信息的比例和细节，实现了图像内容自适应的最优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102074017B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN200910238736.1
申请日：2009-11-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种杠铃中心点检测及跟踪方法和装置；方法包括：提取第一个图像帧中的杠铃中心点；对于各图像帧，由杠铃中心点出发做一个菱形矩阵，记录每个矩阵点的位置，并设置每个矩阵点的权重；对于各相邻的两个图像帧，对该两个图像帧中的菱形矩阵的中心点进行LK金字塔光流法得到其跟踪点，对其余多个矩阵点进行光流法跟踪得到各自的跟踪点；去除没有跟踪正确的跟踪点，并去除该跟踪点关于菱形中心点对称的跟踪点；将各跟踪点的权重相加后平均，得到杠铃中心点的平滑跟踪矢量，确定跟踪到的杠铃中心点；各跟踪点的权重为其对应的矩阵点的权重。本发明方法能够实现杠铃中心点的检测和跟踪，而且有效的抑制拖尾现象带来的跟踪误差。
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公开(公告)号：CN101923703B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010264739.5
申请日：2010-08-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于语义的细缝裁剪和非均匀映射相结合的图像自适应方法，该方法包括：结合体育视频中间层语义分析结果，针对图像帧提取用户对语义区域重要性主观评价的统计特征，并用来对基于底层特征的能量函数进行加权，得到语义加权的能量函数；利用前向能量的细缝裁减方法去除图像中的不重要信息，同时用重要语义边缘的变化度量重要信息变形，当变形超过设定指标时终止细缝裁减方法，采用非均匀映射方法得到目标大小的图像。方法框架如摘要附图所示。本发明将目前比较好的两种方法-细缝裁减方法和非均匀映射方法有机结合，充分发挥各自的优点，实现综合最优的图像视频自适应结果；并且引入了语义加权的能量函数计算，实现基于语义内容的图像大小自适应。
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公开(公告)号：CN102880852B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210229030.0
申请日：2012-07-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于仿射尺度不变特征变换和结构相似的人脸识别方法涉及人脸识别技术领域。本发明是先利用图像局部特征描述算子AISFT得到图像间的匹配点，再基于“网漏”方法实现冗余匹配点的筛除,然后根据结构相似度算法计算得到基于关键点的相似度,最终实现人脸识别。本发明具有简单易行且正确识别率较高的优点。
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公开(公告)号：CN102880852A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210229030.0
申请日：2012-07-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于仿射尺度不变特征变换和结构相似的人脸识别方法涉及人脸识别技术领域。本发明是先利用图像局部特征描述算子AISFT得到图像间的匹配点，再基于“网漏”方法实现冗余匹配点的筛除，然后根据结构相似度算法计算得到基于关键点的相似度，最终实现人脸识别。本发明具有简单易行且正确识别率较高的优点。
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公开(公告)号：CN102253800A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110161154.5
申请日：2011-06-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种有效的图像自适应方法通过图像距离评价方法将现有的细缝裁切方法和非均匀映射方法融合在一起。本方法首先采用细缝裁切的方法对图像进行裁切，每抽取一条细缝后计算当前图像与参考图像的距离，该距离由重要信息变形函数表征，由移除细缝后剩下的重要像素的子图像平均图像差分和被移除重要像素的平均能量损耗加权得到；通过重要信息变形函数评价自适应后图像相对于参考图像的形变程度，通过移除细缝后的重要信息变形函数值的平均值计算平均信息变形差值。当重要信息变形函数的值超过平均信息变形差值时终止细缝裁减方法，改用非均匀映射方法直到得到目标大小的图像。本发明不仅移除图像中非重要区域，并且有效地保持了缩放后图像中重要物体的比例和细节，实现了综合最优的图像自适应。
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