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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106651898B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610980793.7
申请日：2016-11-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种基于蒙版插值的快速Grabcut算法，其特征是，包括如下步骤：1)输入原始图像M，对其进行压缩处理得到图像M1；2)对压缩后的图像M1进行处理，获得与压缩图像M1尺寸相对应的Grabcut算法处理产生的蒙版矩阵Mask1；3)对蒙版矩阵Mask1进行扩展处理；4)对蒙版矩阵Mask2的元素进行数值修正；5)调整Mask3的长宽尺寸与原图像一致；6)对Mask3进行二值化处理得到Mask，并利用Mask对原图像进行分割。本发明所达到的有益效果：本方法对于高分辨率的图像，本方法计算效率更高，且随着图像像素数的增加，改进算法的执行效率优势越大，同时获得与Grabcut算法相近的图像分割效果。
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公开(公告)号：CN106530265B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610982761.0
申请日：2016-11-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色度坐标的自适应图像融合方法，其实现过程是：首先，求前景和背景图像的色度坐标均值；其次，根据前景和背景色度坐标均值，修改前景图像每个像素的R、G、B值；然后，对前景图像边缘利用高斯模糊算法得到加权系数，并与背景图像在前景边缘处进行梯度加权融合。本发明给出的算法能够根据背景图像，自适应调节前景图像的亮度和色度，在前景和背景色彩、亮度相差较大的情况下，保持合成图像清晰、前景颜色和亮度无失真；利用高斯模糊方法获得前景图像边缘的加权系数，利用梯度加权融合处理，能够保证前景图像边缘合成过度自然；相对泊松融合算法，其具有更低的计算复杂度，能够在一些硬件资源局限的移动终端程序中广泛应用。
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公开(公告)号：CN106778569A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611103510.7
申请日：2016-12-05
Applicant: 河海大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00805
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的列车前方障碍物检测方法，其实现过程是：首先对所拍摄的图像进行图像数据预处理；其次，根据二值化图像进行轨道拟合检测，并建立检测图像窗口；然后，对预处理后的图像进行反透视变换处理，通过分析反透视变换处理后的二值化图像，对图像做列向累加；同时根据峰值划分横向区域，对分区图像做行向累加，综合确定障碍物占据的参数；最后，进行逆反透视变换标记出障碍物具体位置。本方法对于直道场景下的铁路障碍物检测，能实时有效的检测出障碍占据，并判断出障碍类型，给出障碍位置及尺寸参数等信息，有效的降低了人工检测的困难性和危险，并提高了效率。
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公开(公告)号：CN106651898A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610980793.7
申请日：2016-11-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种基于蒙版插值的快速Grabcut算法，其特征是，包括如下步骤：1)输入原始图像M，对其进行压缩处理得到图像M1；2)对压缩后的图像M1进行处理，获得与压缩图像M1尺寸相对应的Grabcut算法处理产生的蒙版矩阵Mask1；3)对蒙版矩阵Mask1进行扩展处理；4)对蒙版矩阵Mask2的元素进行数值修正；5)调整Mask3的长宽尺寸与原图像一致；6)对Mask3进行二值化处理得到Mask，并利用Mask对原图像进行分割。本发明所达到的有益效果：本方法对于高分辨率的图像，本方法计算效率更高，且随着图像像素数的增加，改进算法的执行效率优势越大，同时获得与Grabcut算法相近的图像分割效果。
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公开(公告)号：CN106530265A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610982761.0
申请日：2016-11-08
Applicant: 河海大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06T5/002 , G06T2207/20004 , G06T2207/20192 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于色度坐标的自适应图像融合方法，其实现过程是：首先，求前景和背景图像的色度坐标均值；其次，根据前景和背景色度坐标均值，修改前景图像每个像素的R、G、B值；然后，对前景图像边缘利用高斯模糊算法得到加权系数，并与背景图像在前景边缘处进行梯度加权融合。本发明给出的算法能够根据背景图像，自适应调节前景图像的亮度和色度，在前景和背景色彩、亮度相差较大的情况下，保持合成图像清晰、前景颜色和亮度无失真；利用高斯模糊方法获得前景图像边缘的加权系数，利用梯度加权融合处理，能够保证前景图像边缘合成过度自然；相对泊松融合算法，其具有更低的计算复杂度，能够在一些硬件资源局限的移动终端程序中广泛应用。
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