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公开(公告)号:CN115482161A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202210963666.1
申请日:2022-08-11
Applicant: 广东技术师范大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像滤波处理技术领域,提出一种基于循环采样的图像滤波方法及系统,其中包括以下步骤:对待处理的目标图像依次执行至少2次循环迭代的下采样处理和上采样处理;在循环迭代过程中,将经过下采样处理后的图像进行上采样处理,将经过上采样处理后的图像进行下采样处理。本发明通过对图像循环下采样处理和上采样处理,能够对大面积噪声进行过滤,并且能够很好地保护图像目标特征的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
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公开(公告)号:CN118505960A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410297007.8
申请日:2024-03-15
Applicant: 广东技术师范大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种无监督多尺度单应性估计的图像对齐方法,其主要包括步骤:使用尺寸H×W的三通道彩色图像包括参考图像Ir和目标图像It作为输入,通过ResNet50预训练网络作为主干来提取语义特征,分别得到原始分辨率的1/8特征图和1/16的特征图;再通过AFE模块对特征图从通道和空间自适应特征增强。使用1/16的低分辨率增强特征图输入粗对齐网络得到单应性矩阵H;而后用H变换后的1/8高分辨率增强特征图输入细对齐网络,以对目标图像的细对齐操作;之后将单应性结果嵌入到工作流中。该方法加深了网络对图像特征的理解,能自适应地强调重要特征并抑制不相关信息,为复杂场景的图像对齐提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号:CN116563325A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310355413.0
申请日:2023-04-03
Applicant: 广东技术师范大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/136 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及工业缺陷检测技术领域,提出一种跨尺度工业表面缺陷检测方法及系统,其中包括以下步骤:采集模板图像Ia以及待检测的工业产品图像Ib,并对其进行预处理;基于Blob算法对经过预处理的图像Ia、Ib进行特征提取,分别得到图像特征I'a、I'b;采用Homography估计神经网络对所述图像Ia和Ib,以及图像特征I'a和I'b分别进行对齐校准;对经过对齐校准的图像Ia、Ib进行做差处理,并采用滑动窗口对做差图像进行噪声过滤,得到工业表面缺陷检测结果。本发明引入了Blob分析算法,用于定位跨尺度缺陷中的小尺度缺陷,结合Homography估计神经网络对待检测缺陷样本使用的标准样本图片进行对齐校准,以便实现更好的做差效果。
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公开(公告)号:CN115439347A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202210961853.6
申请日:2022-08-11
Applicant: 广东技术师范大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,提出一种图像去噪系统、方法、设备及存储介质,所述系统包括依次连接的扩张模块、滑动窗口模块和过滤模块。其中,扩张模块用于将输入的待去噪图像进行图像扩张,得到第一图像。滑动窗口模块用于采用滑动窗口以步距S在所述第一图像进行滑动取样,得到图像像素集合;其中,所述图像像素集合中的元素包括由所述窗口框选区域的像素矩阵。过滤模块用于对所述滑动窗口模块输出的图像像素集合进行过滤,其中,对任一元素相应的像素矩阵进行滤波后,将滤波结果作为当前元素的像素点值,遍历所有元素后,生成过滤图像并输出。
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