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公开(公告)号：CN111309956B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010149894.6
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明一种面向图像检索的提取方法，包括提取待检索图像及图像库SIFT特征，包括以下步骤：首先构建待检索图像及图像库高斯差分尺度函数，然后检测高斯差分尺度空间极值点，最后除去边缘不稳定的特征点，生成SIFT描述符；将本发明提取方法应用于基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法中，能够为提高图像检索准确率，并适用于复杂背景的图像检索提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111368126B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010149899.9
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明一种面向图像检索的生成方法，包括生成SIFT描述符直方图和SIFT描述符核密度，包括以下步骤：首先通过SIFT描述符的分层聚类来构造可扩展词汇树，然后累计可扩展词汇树中每个节点上的描述符出现的次数，得到SIFT描述符直方图，最后对SIFT描述符进行量化，得到SIFT描述符核密度；将本发明生成方法应用于基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法中，能够为提高图像检索准确率，并适用于复杂背景的图像检索提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111309955A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010149889.5
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06K9/62
Abstract: 本发明一种面向图像检索的融合方法，包括融合SIFT描述符核密度和SIFT描述符直方图，包括以下步骤：首先得到SIFT描述符直方图和SIFT描述符核密度的基本概率分配函数，然后应用Dempster组合规则结合基本概率分配函数得到融合结果；将本发明融合方法应用于基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法中，能够为提高图像检索准确率，并适用于复杂背景的图像检索提供理论基础。
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公开(公告)号：CN106844733B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710076042.7
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法属于图像检索技术领域；该方法首先提取待检索图像及图像库SIFT特征，然后生成SIFT描述符直方图和SIFT描述符核密度，再融合SIFT描述符核密度和SIFT描述符直方图，通过改进传统Hausdorff距离度量，最后将改进的Hausdorff距离用于图像匹配；该方法包含了基于SIFT核密度的可扩展词汇树与基于SIFT直方图的可扩展词汇树的信息融合、图像相似度衡量标准中的改进的Hausdorff距离以及信息融合与改进Hausdorff距离相结合的图像检索方法，实验证明，该方法不仅能够提高图像检索准确率，还适用于复杂背景的图像检索。
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公开(公告)号：CN105741249A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610076236.2
申请日：2016-02-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种强反射表面高光去除方法；该方法首先建立待处理图像信息模型，然后建立待处理图像漫反射与强反射色度模型，再依次建立归一化图像模型，建立非强反射图像模型，确定强反射像素点，最后处理强反射像素区域；以上七个步骤，功能上彼此支持，它们的组合，实现了对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时不会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果明显改善的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368126A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010149899.9
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明一种面向图像检索的生成方法，包括生成SIFT描述符直方图和SIFT描述符核密度，包括以下步骤：首先通过SIFT描述符的分层聚类来构造可扩展词汇树，然后累计可扩展词汇树中每个节点上的描述符出现的次数，得到SIFT描述符直方图，最后对SIFT描述符进行量化，得到SIFT描述符核密度；将本发明生成方法应用于基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法中，能够为提高图像检索准确率，并适用于复杂背景的图像检索提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111309956A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010149894.6
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06K9/62
Abstract: 本发明一种面向图像检索的提取方法，包括提取待检索图像及图像库SIFT特征，包括以下步骤：首先构建待检索图像及图像库高斯差分尺度函数，然后检测高斯差分尺度空间极值点，最后除去边缘不稳定的特征点，生成SIFT描述符；将本发明提取方法应用于基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法中，能够为提高图像检索准确率，并适用于复杂背景的图像检索提供理论基础。
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公开(公告)号：CN105741249B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610076236.2
申请日：2016-02-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种强反射表面高光去除方法；该方法首先建立待处理图像信息模型，然后建立待处理图像漫反射与强反射色度模型，再依次建立归一化图像模型，建立非强反射图像模型，确定强反射像素点，最后处理强反射像素区域；以上七个步骤，功能上彼此支持，它们的组合，实现了对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时不会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果明显改善的技术效果。
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公开(公告)号：CN111368125A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010149888.0
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明一种面向图像检索的距离度量方法，包括改进传统Hausdorff距离度量，包括以下步骤：首先写出成本函数的微分方程形式，然后得到成本函数的通解，最后用传统的Hausdorff距离作为成本函数的变量，改进的Hausdorff距离；将本发明距离度量方法应用于基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法中，能够为提高图像检索准确率，并适用于复杂背景的图像检索提供理论基础。
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公开(公告)号：CN106844733A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710076042.7
申请日：2017-02-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明基于词汇树信息融合与豪斯多夫距离结合的图像检索方法属于图像检索技术领域；该方法首先提取待检索图像及图像库SIFT特征，然后生成SIFT描述符直方图和SIFT描述符核密度，再融合SIFT描述符核密度和SIFT描述符直方图，通过改进传统Hausdorff距离度量，最后将改进的Hausdorff距离用于图像匹配；该方法包含了基于SIFT核密度的可扩展词汇树与基于SIFT直方图的可扩展词汇树的信息融合、图像相似度衡量标准中的改进的Hausdorff距离以及信息融合与改进Hausdorff距离相结合的图像检索方法，实验证明，该方法不仅能够提高图像检索准确率，还适用于复杂背景的图像检索。
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