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公开(公告)号：CN101976338B
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201010524357.1
申请日：2010-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度方向直方图的判决式视觉显著性检测方法。目前的方法分辨率低，提取的物体轮廓不全，计算复杂度高。本发明方法首先采用彩色变换方法，提取原始图像在CIELAB空间彩色分量图；其次利用中央-周围计算结构中的取样点统计分量图中每个像素点的局部梯度方向直方图；然后计算每个像素点的局部显著判决矢量和全局显著判决矢量；最后采用线性加权方法获得最终的显著判决结果。本发明方法在视觉显著区域具有更强的响应，而在其他非显著区域有更好的抑制能力。
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公开(公告)号：CN102222328B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201110182918.9
申请日：2011-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘保持的自然场景图像自适应加权滤波方法。本发明方法首先根据高斯滤波器的标准差，计算高斯模板，采用暗通道先验方法，获取原始图像中的深度线索，并归一化，生成深度先验图像。其次计算高斯模板上每个坐标点的空间近邻性权值和计算原始图像上两像素点间的亮度/颜色相似性权值。然后计算原始图像上两像素点间的深度差异性权值和计算模板中心对应于该像素点的自适应加权滤波模板，最后对原始图像中每个像素点，计算其自适应加权滤波结果。本发明方法不仅在亮度/颜色相似性权值计算中考虑了人眼对亮度差异比色彩差异的敏感度不同这一特性，使得该方法符合生物模型。
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公开(公告)号：CN102222328A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110182918.9
申请日：2011-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘保持的自然场景图像自适应加权滤波方法。本发明方法首先根据高斯滤波器的标准差，计算高斯模板，采用暗通道先验方法，获取原始图像中的深度线索，并归一化，生成深度先验图像。其次计算高斯模板上每个坐标点的空间近邻性权值和计算原始图像上两像素点间的亮度/颜色相似性权值。然后计算原始图像上两像素点间的深度差异性权值和计算模板中心对应于该像素点的自适应加权滤波模板，最后对原始图像中每个像素点，计算其自适应加权滤波结果。本发明方法不仅在亮度/颜色相似性权值计算中考虑了人眼对亮度差异比色彩差异的敏感度不同这一特性，使得该方法符合生物模型。
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公开(公告)号：CN102103750A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN201110002235.0
申请日：2011-01-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于韦伯定理和中央-周围假设的视觉显著性检测方法。目前的方法分辨率低，提取的物体轮廓不全，计算复杂度高。本发明方法首先采用彩色变换方法，提取原始图像在CIELAB空间彩色分量图；其次根据韦伯定理计算l彩色分量图、a彩色分量图和b彩色分量图中每个像素点的水平梯度差励值和垂直梯度差励值；然后根据水平梯度差励值和垂直梯度差励值计算任意梯度方向的差励值，并统计差励直方图；最后每个像素点建立其局部显著性激励矢量，得到局部显著性判决值和全局显著性激励值，根据前两者计算显著性判决值。本发明方法不仅可获得与输入图像相同分辨率的视觉显著图，并且在显著性区域具有更强的响应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102307309A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110214935.6
申请日：2011-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/00 , H04N21/6437 , G06F3/01 , G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自由视点的体感交互导播系统及方法。本发明包括服务器端、视频传输网络和客户端；服务器端包括多像机系统、视频处理服务器、流媒体服务器，完成多路视频采集、全景视频合成、H.264编码和RTSP流媒体服务；视频传输网络是基于TCP/IP协议的局域网或广域网；客户端包括自由视点播放终端和体感传感器，完成视频流媒体接收和解码、基于体感控制器的手势识别、自由视点生成等功能模块。本发明通过将多路视频合成全景视频，不仅可直接利用当前已成熟的视频编码和流媒体传输技术，节省软硬件投资和技术成本，而且可实现真正360°全场景的无缝漫游和视点自由切换。
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公开(公告)号：CN101976338A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010524357.1
申请日：2010-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度方向直方图的判决式视觉显著性检测方法。目前的方法分辨率低，提取的物体轮廓不全，计算复杂度高。本发明方法首先采用彩色变换方法，提取原始图像在CIELAB空间彩色分量图；其次利用中央-周围计算结构中的取样点统计分量图中每个像素点的局部梯度方向直方图；然后计算每个像素点的局部显著判决矢量和全局显著判决矢量；最后采用线性加权方法获得最终的显著判决结果。本发明方法在视觉显著区域具有更强的响应，而在其他非显著区域有更好的抑制能力。
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公开(公告)号：CN102103750B
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201110002235.0
申请日：2011-01-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于韦伯定理和中央-周围假设的视觉显著性检测方法。目前的方法分辨率低，提取的物体轮廓不全，计算复杂度高。本发明方法首先采用彩色变换方法，提取原始图像在CIELAB空间彩色分量图；其次根据韦伯定理计算l彩色分量图、a彩色分量图和b彩色分量图中每个像素点的水平梯度差励值和垂直梯度差励值；然后根据水平梯度差励值和垂直梯度差励值计算任意梯度方向的差励值，并统计差励直方图；最后每个像素点建立其局部显著性激励矢量，得到局部显著性判决值和全局显著性激励值，根据前两者计算显著性判决值。本发明方法不仅可获得与输入图像相同分辨率的视觉显著图，并且在显著性区域具有更强的响应。
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