-
公开(公告)号：CN102129693B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110062520.1
申请日：2011-03-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩直方图和全局对比度的图像视觉显著性计算方法，包括：S1：对颜色空间进行量化得到一组代表性色彩；S2：计算所述代表性色彩对应的颜色在输入图像中的出现频率，组成一个直方图；S3：根据每个代表性色彩与其它代表性色彩的差异计算代表性色彩的显著性值；S4：对于每一个代表性色彩，将其显著性值赋予对应的像素。本发明能够快速有效地分析图像像素的显著性值。
-
公开(公告)号：CN100568287C
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200810106664.0
申请日：2008-05-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06T13/00
Abstract: 基于卡通片的高质量线结构提取方法，属于图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：a.图像预处理：利用双线性滤波方法去除图像噪声；b.线结构增强：通过与二阶高斯模板卷积的方法对线结构进行增强；c.通过对增强后的图片进行非极大值抑制，获取一个个孤立的线点；d.线结构获取：利用最好最优先的思想，选择响应最大的点作为初始扩展点并向两边扩展以得到一条条的线结构；e.根据语义信息对结果进行修复。本方法能够得到更加具有语义信息的矢量元素，在卡通片矢量化的过程中能够提高帧间连续性和帧间关联的质量。
-
公开(公告)号：CN101290760A
公开(公告)日：2008-10-22
申请号：CN200810114466.9
申请日：2008-06-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 视频像素可伸缩性的计算方法，属于视频图像处理技术领域，该方法包括下述步骤：输入任意视频信息，计算像素梯度，确定每一个像素的“重要性”，对视频中每一个像素，分配一个节点，根据节点对应像素的重要性设置节点之间边的权重；对于边界每一个节点，分配一个数值；计算其它节点分配的数值，为相连节点值的加权平均，根据计算出来的节点数值来求出像素的可伸缩性。用本方法计算出来的像素的可缩放性，可以很好的用于视频图像调整缩放。
-
公开(公告)号：CN101276477A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810106664.0
申请日：2008-05-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06T13/00
Abstract: 基于卡通片的高质量线结构提取方法，属于图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：a.图像预处理：利用双线性滤波方法去除图像噪声；b.线结构增强：通过与二阶高斯模板卷积的方法对线结构进行增强；c.通过对增强后的图片进行非极大值抑制，获取一个个孤立的线点；d.线结构获取：利用最好最优先的思想，选择响应最大的点作为初始扩展点并向两边扩展以得到一条条的线结构；e.根据语义信息对结果进行修复。本方法能够得到更加具有语义信息的矢量无素，在卡通片矢量化的过程中能够提高帧间连续性和帧间关联的质量。
-
公开(公告)号：CN102324093B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201110262737.7
申请日：2011-09-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于成组物体混合的图像合成方法，包括如下步骤：S1、对目标图像中的成组物体进行可分性分析，得到成组物体的可分性图，并提取出成组物体的位置及其在目标图像中所占据的核心区域；S2、通过先膨胀后裁剪的方法得到成组物体中的每个物体在目标图像上所占区域的边界；S3、对目标图像中指定需要替换的成组物体的区域，通过寻找来自于外部图像中的成组物体的合适区域，将所述需要替换的成组物体的区域替换为所述外部图像中的成组物体的合适区域。本发明提取边缘准确、速度较快，且能实现具有高度真实感的成组物体混合的图像合成效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101577010B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910086937.4
申请日：2009-06-11
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02D10/45
Abstract: 本发明公开了一种基于图像库的图像合成质量自动评测方法，该方法让用户从一个已分类且已对图像中的对象进行标注的图像库中指定含合成对象的图像类别及合成位置；对标注区域进行处理得到合成对象的融合区域；对融合区域进行超像素分割，计算每个分割区域的局部自定义合成能量，得到一个封闭的能量最小路径，即最优合成路径；计算每一组待合成图像的总合成能量，对待合成图像的合成质量进行评估。该方法基于图像库，保证在选取的图像范围内使图像的合成效果最佳；局部自定义合成能量能很好的评估融合区域中两个对应超像素的合成质量；采用超像素级的计算，能在可接受时间内完成对大量图像合成质量的自动评测，避免了复杂的人工交互。
-
公开(公告)号：CN101650824A
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200910092756.2
申请日：2009-09-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于共形能量的内容敏感图像缩放方法，该方法包括：S1.接收待缩放图像并对所述图像划分网格；S2.根据划分的网格，提取代表全局和整体特征的控制点集的集合；S3.根据变换前后所述控制点集的相似性约束，建立优化能量方程；S4.以预先设定的图像尺寸作为边界条件，根据所述优化能量方程得到所述控制点的最终位置并差值得到最终图像。利用本发明的方法进行图像缩放时，可以将图像调整到任意尺寸和纵横比，同时保证图像中重要的物体的扭曲尽量小。
-
公开(公告)号：CN101526955A
公开(公告)日：2009-09-09
申请号：CN200910081069.0
申请日：2009-04-01
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于草图的网络图元自动提取方法，首先接收用户输入的描述目标图元的关键字和草图；然后根据关键字获取对应的一组图片；再利用视觉注意算法分析每幅图片中的视觉注意区域，并利用所述视觉注意区域作为初始值，采用图像提取方法获取一组初始图元；最后对所获取的一组初始图元按照和输入关键字及输入草图的匹配程度进行排序，选取匹配较高的若干个图元为目标图元。本发明还公开了一种基于草图的网络图元自动提取系统。本发明能够根据用户输入的关键字和草图自动获取用户期望的图元，利用图片搜索引擎在海量的网络图片进行图元提取，素材较全。另外，本发明输入简单，人工干预少，因而降低了成本，提高了效率。
-
公开(公告)号：CN101251924A
公开(公告)日：2008-08-27
申请号：CN200810102126.4
申请日：2008-03-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于Mask的滚球分割算法，属于视频图像处理技术领域，本方法按如下步骤进行操作：所选图像Mask的提取；设置初始半径足够大的球；在Mask所包围的区域中滚动；根据颜色模型来增长区域；减小球的半径大小；直到球的半径减少到一个像素大小为止；至此所有的未知区域都会被球滚到，从而得到整个图像的分割。通过滚球模型，解决了Canny算法的边界不封闭问题。通过增长算法，可以实现复杂颜色模型的分割。本方法滚球模型和增长算法都可以高效实现，因此该算法速度很快，处理一个640×480的卡通图片，只要不到1秒的时间。
-
公开(公告)号：CN102324093A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110262737.7
申请日：2011-09-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于成组物体混合的图像合成方法，包括如下步骤：S1、对目标图像中的成组物体进行可分性分析，得到成组物体的可分性图，并提取出成组物体的位置及其在目标图像中所占据的核心区域；S2、通过先膨胀后裁剪的方法得到成组物体中的每个物体在目标图像上所占区域的边界；S3、对目标图像中指定需要替换的成组物体的区域，通过寻找来自于外部图像中的成组物体的合适区域，将所述需要替换的成组物体的区域替换为所述外部图像中的成组物体的合适区域。本发明提取边缘准确、速度较快，且能实现具有高度真实感的成组物体混合的图像合成效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
26
records
(took 0.019 seconds)
