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公开(公告)号：CN117478887A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210847147.9
申请日：2022-07-19
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： H04N19/147 , H04N19/159 , H04N19/176
摘要： 本发明提出了一种基于融合的VVC帧内预测优化方法。由于视频中存在许多相似块以及纹理复杂块，提出了一种基于融合的自适应加权模板匹配算法，由于误差会直接影响预测结果，加权系数根据均方误差自适应得到；为了充分利用参考像素与预测像素之间的相关性，提出一种基于融合的线性预测方法，对于小尺寸的块，构建三参数模型，对于较大的块，其预测像素远离参考像素会导致性能下降，故将三参数模型与Planar模式结合，以弥补单一线性预测的不足。实验结果表明，相比于VVC标准算法，我们所提算法对Y，Cb，Cr节省的平均码率分别为0.64％，0.66％，0.76％，且所提模式的使用率也证明了算法的有效性。
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公开(公告)号：CN117478889A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210846304.4
申请日：2022-07-19
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： H04N19/159 , H04N19/96 , H04N19/625
摘要： 本发明从VVC帧内编码的MTS过程入手，公开了一种基于多核变换和邻域编码信息的帧内快速MTS方法。首先，利用子CU间的相关性及各个变换RDcost之间的关系，对最后一个子CU的RD cost进行预测，然后根据子CU的RDcost之和与父CU的RD cost之间的关系来判断当前CU是否需要划分，根据相邻CU的编码信息来对当前CU的MTS候选列表进行重新排列，以进一步减少编码时间。本发明公开的VVC帧内快速MTS方法，相比于VVC编码标准，在不明显降低压缩编码效率的前提下，明显降低了VVC帧内编码的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN118941570A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310506859.9
申请日：2023-05-08
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： G06T7/10 , G06T3/4038 , G06V10/40
摘要： 本发明公开联合注意力机制和多尺度融合的模型图像喉道分割方法。包括以下步骤：首先，将训练的图片通过最大池化进行初步特征提取，期间通过CBAM注意力机制模块加强特征信息的提取，得到特征图；接着经过AFFN多尺度融合模块拼接不同尺度的特征，然后将模块处理后的特征图经过Ctrans模块进行第二次融合特征。最后，针对解码出来的特征图像素点进行二分类处理，最终构建出喉道分割结果。并且，在整个处理过程中采用图像分块处理技术，以保证网络不受限于图像尺寸，提高计算效率。本专利发明应用于一般的微观驱替模型图像喉道分割领域。
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公开(公告)号：CN118644383A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310220351.2
申请日：2023-03-09
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： G06T3/4038 , G06V10/10 , G06V10/75 , G06V10/46 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于SURF的岩石显微图像拼接方法。包括以下步骤：首先选用差值哈希算法快速提取相似区域；然后采用SURF算法提取图像的特征点，利用最佳几何约束进行匹配优化，根据显微镜载物台的移动规律对RANSAC算法中的单应性矩阵进行优化，使用自注意力方式在优化后的匹配点中选取一对匹配点代替原来的随机抽样；其次选用最佳匹配模板纠正错误匹配图像；最后利用渐入渐出法完成全幅面岩石显微图像融合。实验结果显示本发明所改进的算法在实际工程中减少拼接时间，提高配准准确率。
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公开(公告)号：CN118628727A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310224264.4
申请日：2023-03-09
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出了一种改进实时语义分割网络的岩屑图像识别方法。借助BiSeNetV1实时模型,通过扩展的空间路径卷积、空间金字塔注意力机制(SPARM)和简化的注意力特征融合模块(S‑iAFF),设计一种用于岩屑图像识别的实时网络。扩展的空间路径结构获取更丰富的空间特征,上下文路径使用优化的空间金字塔注意力细化高层语义特征提取,特征融合使用简化的注意力特征融合加强融合程度。该方法相较于原始BiSeNetV1分割精度有较大的提升,且对比高精度方法DeepLabV3+在精度相差不大的情况下,其网络推理速度大幅度提升。本发明可广泛用于石油等地下能源开采、月球能源勘探等领域。
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公开(公告)号：CN115994852A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202111222304.9
申请日：2021-10-20
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
摘要： 本发明公开基于块匹配和多级采样的薄片孔隙图像拼接方法，主要包括如下步骤：将需要拼接的两幅图像边界间预留待填充区域后，下采样；设计邻域块判决准则，筛选出具有相似邻域结构的邻域块；设计最优邻域块判决准则，确定具有最高优先级的邻域块；设计填充函数，对待填充像素点进行填充；设计邻域块搜索方法，控制邻域块匹配模糊现象；待拼接区域全部填充完毕后，反向更新像素值，直至收敛；将拼接好的图像上采样，继续重复以上步骤进行修正填充，直至恢复原图大小，薄片孔隙图像拼接则完成。本发明可以对两幅薄片孔隙图像进行拼接，在石油地质等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN117523182A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210877183.X
申请日：2022-07-25
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06T3/02
摘要： 为了实现对岩屑样本进行快速分类识别，本发明提出了一个基于Transformer的岩屑图像分割方法，名为RdsFormer。在编码器方面，本发明基于Split‑Shiftedwindow多头自注意力机制的Transformer构建了一个编码器，它能够有效地从岩屑图像中提取多尺度特征。在解码器方面，本发明构建了一个三级级联的网络结构，包括一个多尺度融合模块，一个关系背景模块和一个增强模块，同时结合多任务学习策略，该解码器能充分地利用多尺度背景信息和关系背景信息来实现对岩屑图像中颗粒的自动分类预测。本发明主要应用于岩屑图像智能分析系统中，在图像识别、目标检测等领域具有开阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117478911A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210846316.7
申请日：2022-07-19
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： H04N19/567 , H04N19/91 , H04N19/159
摘要： 本发明从VVC帧间预测中，带有运动矢量差的Merge过程仅有很少一部分的编码单元(CU)进行较大步长的搜索，同时未能考虑到实际过程中运动存在的多方向性，公开了一种基于Merge模式的VVC多方向运动细化优化方法。首先选择扩展的Merge候选列表中前两个MV信息作为初始MV，并从四种步长八个方向进行拓展；判断当前步长索引是否大于1，若是，则跳过色度块运动补偿和双向光流预测方式；否则，跳过色度块运动补偿，得到最优Merge模式后进行熵编码。本发明公开的基于Merge模式的VVC多方向运动细化优化方法，相比于VVC编码标准，Y、Cb、Cr的平均比特率节省分别为0.57％、0.62％、0.25％。
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公开(公告)号：CN116112674A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202111319969.1
申请日：2021-11-09
申请人： 四川大学 , 成都西图科技有限公司
IPC分类号： H04N19/149 , H04N19/70
摘要： 本发明从VVC中比特分配与人眼视觉特性不匹配及参数更新时收敛步长过小及未考虑绝对收敛这两个问题入手，公开了一种基于HVS特征的VVC码率控制优化方法。首先，利用Sobel算子得到空域信息；利用参考帧的MV信息自适应得到时域信息；提出对特殊情况的时域信息提取方式；然后，将帧目标比特分为两部分，再分别利用CTU各自的空域信息进行CTU级的比特分配；在一个CTU或一帧编码完成后，使用拟牛顿收敛算法进行参数更新，针对收敛特殊情况提出了对应方法。基于本发明得到的视频序列更在加满足人眼视觉系统的需要，并在客观质量指标及主观质量上能够实现大幅度的优化，并且输出编码的视频波动程度更为平稳。
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公开(公告)号：CN112215786A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910627010.0
申请日：2019-07-12
申请人： 自然资源实物地质资料中心 , 成都西图科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种单偏光和正交偏光岩石薄片图的拼接优化方法，该方法利用拍摄微观薄片序列图时载物台移动的规律性，在拼接过程中，对特征点较少的图片的单应性矩阵进行单独的计算，再对图片的融合位置进行检查修正，改进图片拼接时存在的某些特征点较少的图片无法拼接或者拼接的完整薄片的出现错位的问题。同时，由于同一薄片的单偏光图和正交偏光序列图的拍摄方式相同，使用单偏光图的位置矩阵信息指导正交偏光图的拼接，从而大大减少了正交偏光图拼接所需时间。
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