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公开(公告)号：CN105139373B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510250386.6
申请日：2015-05-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于独立子空间分析的无参考图像质量客观评价方法。本发明具体实施包括如下步骤：1.对公知数据库中的大量原始图像进行独立子空间分析，获取相对独立的一系列图像特征，统计其直方图分布，采用广义高斯密度（Generalized Gaussian Density,GGD）模型获取其边缘分布的统计曲线，作为基准参考；2.基于独立子空间分析提取待测失真图像的图像特征，采用GGD模型获取特征信息的统计分布；3.对比处理获取的失真图像特征信息统计分布与基准参考统计分布，测量并累计综合所有特征信息对应的欧式距离作为待测失真图像的质量度量。本发明所提出的图像质量客观评价与主观评价具有很好的一致性，且性能优于传统图像质量评价方法。
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公开(公告)号：CN103886595B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410102724.7
申请日：2014-03-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义统一模型的折反射相机自标定方法。该方法包括以下步骤：在同一场景不同位置使用折反射相机获取两幅左右成像清晰的折反射全景图；提取左右两图的SIFT特征点，并进行特征点匹配；初始化广义统一模型的内参；使用极几何计算出本质矩阵E，在计算E的过程中使用RANSAC提高精度，同时去除外点；使用非线性优化Levenberg Marquardt方法，最小化特征点的重投影误差；不断的优化内参，直到重投影误差小于所设定的阈值，优化出鲁棒和精确的结果。本发明仅需两幅不同位置的图即可标定广义统一模型的内参和两个位置之间的关系，标定过程完全自动，具有方便快捷，操作简单，精度较高的特点。
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公开(公告)号：CN103501438B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310426601.4
申请日：2013-09-18
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/60
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的内容自适应图像压缩编码方法，属于图像信号处理技术领域。该方法主要有三个步骤：（一）预处理，（二）PCA分析，（三）比特分配。其中，预处理实现图像分块，提取每个块的DC分量并计算块复杂度；PCA分析是对图像进行主成分分析，并根据块复杂度选择主成分分量的数量；比特分配包括系数的截取、量化和编码等处理过程。本发明利用PCA对图像进行主成分分析，并根据图像内容的复杂程度以选择不同数量的主成分分量进行编码。实验结果表明，本发明可以在相同的压缩率下获得更高的图像效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104835155A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510219765.9
申请日：2015-04-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分形的早期乳腺癌钙化点计算机辅助检测方法。本发明包括如下步骤：1.利用直方图均衡化、高通滤波器、Sobel边缘检测的图像处理方法，找到疑似乳腺癌钙化点的感兴趣区域；2.基于分形理论，提取感兴趣区域的纹理特征，即分形谱和分形维数；3.通过机器学习的方法，找到将含有钙化点的乳腺X光片与未含有钙化点的医学图像分类的约束条件，以此约束条件作为判断乳腺X光片是否含有钙化点。本发明高效、准确地提取了早期乳腺癌钙化点的纹理特征，实现了辅助医生检测早期乳腺癌钙化点的功能，且基于本发明所提出方法的早期乳腺癌钙化点检测效果与医生主观判断具有很好的一致性。
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公开(公告)号：CN103886595A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410102724.7
申请日：2014-03-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义统一模型的折反射相机自标定方法。该方法包括以下步骤：在同一场景不同位置使用折反射相机获取两幅左右成像清晰的折反射全景图；提取左右两图的SIFT特征点，并进行特征点匹配；初始化广义统一模型的内参；使用极几何计算出本质矩阵E，在计算E的过程中使用RANSAC提高精度，同时去除外点；使用非线性优化LevenbergMarquardt方法，最小化特征点的重投影误差；不断的优化内参，直到重投影误差小于所设定的阈值，优化出鲁棒和精确的结果。本发明仅需两幅不同位置的图即可标定广义统一模型的内参和两个位置之间的关系，标定过程完全自动，具有方便快捷，操作简单，精度较高的特点。
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公开(公告)号：CN103268610A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310196177.9
申请日：2013-05-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种折反射全向相机的统一模型及其标定方法。通过虚拟的单位球、虚拟视点、归一化平面和成像平面构成一个折反射相机的统一模型，在统一模型的基础上，利用折反射全向相机获得的多幅标定板图像来标定模型的参数和标定板与折反射全向相机的位姿关系。本发明在单视点折反射相机存在失准的情况下，该模型的精度远高于传统的单视点折反射相机的统一成像模型。而相比于其他非单视点成像模型，该模型成像模型简单、可操作性强、优化速度快，并且精度和抗噪声性能较好。本发明的标定方法，准确度高、操作方便，而且因为初值的计算使得非线性优化速度快。
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公开(公告)号：CN105139373A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510250386.6
申请日：2015-05-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于独立子空间分析的无参考图像质量客观评价方法。本发明具体实施包括如下步骤：1.对公知数据库中的大量原始图像进行独立子空间分析，获取相对独立的一系列图像特征，统计其直方图分布，采用广义高斯密度（Generalized Gaussian Density,GGD）模型获取其边缘分布的统计曲线，作为基准参考；2.基于独立子空间分析提取待测失真图像的图像特征，采用GGD模型获取特征信息的统计分布；3.对比处理获取的失真图像特征信息统计分布与基准参考统计分布，测量并累计综合所有特征信息对应的欧式距离作为待测失真图像的质量度量。本发明所提出的图像质量客观评价与主观评价具有很好的一致性，且性能优于传统图像质量评价方法。
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公开(公告)号：CN103501438A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310426601.4
申请日：2013-09-18
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/60
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的内容自适应图像压缩编码方法，属于图像信号处理技术领域。该方法主要有三个步骤：（一）预处理，（二）PCA分析，（三）比特分配。其中，预处理实现图像分块，提取每个块的DC分量并计算块复杂度；PCA分析是对图像进行主成分分析，并根据块复杂度选择主成分分量的数量；比特分配包括系数的截取、量化和编码等处理过程。本发明利用PCA对图像进行主成分分析，并根据图像内容的复杂程度以选择不同数量的主成分分量进行编码。实验结果表明，本发明可以在相同的压缩率下获得更高的图像效果。
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