深度感知增强的超分辨率立体图像构建方法，包括如下步骤：步骤1.划分图像的层次区域；步骤2.重建基于稀疏表示的多层次超分辨率；步骤3.构建高分辨率立体图像。本发明将超分辨率重建和立体构建两个过程结合起来，可以有效抑制噪点；对不同深度层次的图像块使用不同精细程度的超分辨率重建，增强立体图像的深度感。
📄 2018110031201
📂 G06T3_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-08-30
本发明属于目标检测领域，具体的，涉及一种基于人工智能的目标检测优化方法和系统，通过获取待检测目标的背景特征，基于所述背景特征对所述待检测目标进行场景聚类，得到所述待检测目标的检测场景；采用对应的特征提取策略获取候选检测特征并输入历史目标检测库中，得到所述历史目标检测库中的目标特征匹配度；选择大于第一匹配度阈值的历史目标特征，获取其对应的历史目标；根据除去所述历史目标特征的其他特征，将所述其他特征与所述待检测目标进行特征匹配，将匹配度小于第二匹配度阈值的特征作为所述待检测目标的待优化特征进行优化处理，得到所述待检测目标的优化处理结果。本发明可自适应性对图片或视频中的目标进行多维度特征选择优化。
📄 2023111601241
📂 G06T3_00
👤 陆鹏飞
📅 2023-09-11
本发明公开了基于条件循环一致性生成对抗网络的字体风格迁移方法，具体为：创建源字体和目标字体数据集，随数据集进行归一化处理；搭建字体风格迁移网络结构，网络由基于条件生成对抗网络和残差网络的生成器和基于PatchGAN的判别网络组成，将源字体和标签图片输入到生成器中，生成目标风格字体字体；判别器网络对生成目标字体和与之对应的真实目标字体进行真伪判别，借助对抗网络训练的思想，对汉字迁移网络进行优化，实现两种字体风格的互相映射迁移，字体生成过程减少人工干涉，提高生成字体的自动化程度。
📄 2019106961058
📂 G06T3_00
👤 西安理工大学
📅 2019-07-30
本发明公开了一种基于随机重构的无监督图像到图像的转换方法，包括以下步骤：通过残差注意力网络生成粗糙结果，对粗糙结果进行加工，通过对抗损失更新生成器及判别器，通过随机重构更新生成器。此技术方案，有效的随机特征重构损失来保留源域的内容信息，能够很好的将源域的内容和目标域的风格相融合；生成的图像细节更加丰富，图像纹理清晰；提高了生成对抗网络的稳定性。可以广泛的应用于多种图像转换任务当中，具有广泛的应用前景。
📄 2019108399120
📂 G06T3_00
👤 温州大学
📅 2019-09-06
本发明针对不同变换下具有圆弧特征的图像，提出了一种基于特征描述符的圆弧匹配方法。首先用ELSD方法在原图像中提取圆弧；然后将圆弧表示为圆弧带，生成圆弧支撑区域，在支撑区域中构建圆弧描述符(CBD)，得到带状描述矩阵(BDM)；最后利用几何属性和最小描述符距离约束生成候选匹配对，用邻接矩阵建立两组候选匹配对之间的关系图，得到最终的圆弧匹配结果。通过大量的数据分析结果证明，本发明所提出的基于特征描述符的圆弧匹配方法在平移、旋转、缩放变换和光照变化下，均具有较多的正确匹配数和较高的匹配正确率，对图像处理、机器视觉、自主导航等领域的发展具有重要意义。
📄 2016110045578
📂 G06T3_00
👤 青岛科技大学
📅 2016-11-15
本发明公开了一种基于移动端窗帘图像模型生成的方法。本发明涉及到图像变形以及智能装饰等技术。基于移动端窗帘图像模型生成的步骤包括将要制作成窗帘的图片作为原图像，将原图像分成规则四边形网格。网格上的像素点与原图像上的像素一一对应，网格的顶点是控制网格变形扭曲的控制点，原图像会随着网格形状的变化而变化，控制点按照形变公式使得网格发生变化，从而使得原图像发生变化进而生成窗帘模型。本发明利用移动端可触摸的特性和图像处理技术，建立窗帘模型，为用户提供可定制的窗帘模型。
📄 2017108201356
📂 G06T3_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2017-09-13
本发明公开了一种基于图像特征点的草图生成方法、服务器及系统。其中，基于图像特征点的草图生成方法包括：对获取的实体图像进行预处理操作；基于小波自适应Harris检测算子来提取预处理后的实体图像边缘的特征点；采用分段样条插值法对提取的实体图像边缘的特征点进行轮廓的拟合，得到光滑封闭的曲线轮廓，生成相应草图。该方法能够提高设计效率，满足普通设计人员的使用。
📄 2018106351090
📂 G06T3_00
👤 山东师范大学
📅 2018-06-20
本发明公开了一种三维空间手写字符维数约简方法。现有三维字符降维方法计算量大或可视性差。本发明如下：一、定义初始三维坐标系。二、获取运动指尖的空间坐标并生成离散点集。三、用OBB包围盒算法针对步骤二所得离散点集建立有向长方体。四、确定自适应投影面。五、建立投影二维坐标系。六、将离散点集投影到自适应投影面上。七、旋转校正。八、依次连接输出点集内的n个输出点，得到输出轨迹。之后将所得输出轨迹以图片的形式输出。本发明能够精确地对三维手写字符进行降维，保证降维后能够得到固定方向的2D图像，从而实现更好的可视化效果，极大程度地提高了三维空间手写字符的识别率。
📄 2018106764892
📂 G06T3_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-06-27
本发明公开了一种基于密度聚类的图收缩分组配准方法。本发明步骤如下：步骤1、进行仿射配准；步骤2、根据公式得到全局中心图像IO；将数据集合I用改进的密度聚类DBSCAN算法聚类，分成Ω个小组Gα步骤3、构建一个N×N的对称连接矩阵E，对称连接矩阵E中的元素ei,j＝0,j∈{1,…,N}；步骤5、通过不断迭代图收缩过程来进行配准，直到收敛；本发明减少分级无偏图收缩的分组配准算法的计算复杂度；设定两个参数方法与全局中心图像相关的，使得之后进行的图收缩过程更加容易，减少配准迭代次数。本发明非常适合处理具有大而复杂结构变化的数据集，从一定程度上提高配准精度。
📄 2018107774730
📂 G06T3_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-07-16
本发明涉及一种基于最优传输理论的多模态医学图像融合方法，属于计算机图形学和医学图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：S1：输入两张待融合的不同模态医学图像；S2：对源图像进行取反，对取反后的源图像进行归一化操作；S3：计算归一化操作之后源图像之间的最优传输质心；S4：根据最优传输质心进行图像取反，重构结果融合图像。本发明方法能够在保留更多源图像信息的情况下，消除掉较多的噪声，同时降低计算复杂度的方法，进行更快速有效的多模态医学图像的融合。同时，本发明方法运行速度快，输入图像后能够快速地给出融合结果，效率较高，鲁棒性强，不仅适应于医学图像，也可以对非医学图像进行有效地融合。
📄 2018108448599
📂 G06T3_00
👤 江苏爱影医疗科技有限公司
📅 2018-07-27
一种基于对偶学习的图像风格转移算法，首先向预训练好的转换网络VGG19中分别输入内容图片C和风格图片S，并随机初始化一张图片Z；再在原任务中，分别计算C和Z的内容损失、S和Z的风格损失、对得到的初始转换后的图片Z进行降噪、在对偶任务中，计算复原图像C'和Z的内容损失、C'和新的风格图像S'的风格损失，对复原图像C’进行降噪、计算目标函数和梯度，最后用adam优化算法对目标函数进行优化，之后输出风格化图像Z和复原图像C'。本发明可以对带有任何内容的图片与任何风格的图片进行融合，再在对偶学习的基础上对融合了的新图片进行还原，风格转移效果优于现有技术。
📄 2018110902804
📂 G06T3_00
👤 西华大学
📅 2018-09-18
本发明涉及一种基于双线性插值原理确定发射层析权重矩阵的方法，首先获得发射层析的三维投影模型；然后将投影积分离散化表示；最后利用双线性插值原理确定层析系统的权重矩阵。本发明方法得到了用于准确描述发射层析投影的三维空间二维Radon变换模型，为三维层析重建提供了理论基础；该方法基于双线性插值原理确定权重矩阵的原理简单，计算效率高，可以快速获得权重矩阵数值；其计算结果精确度高，可以减少计算过程中的离散引起的干扰，大大增加计算结果的准确性；本发明方法不仅能够用于三维空间中的二维Radon变换，对于传统的二维层析技术中的权重矩阵计算同样适用。
📄 2019105919994
📂 G06T3_00
👤 西安工业大学
📅 2019-07-02
柿子坊 · 知识产权运营
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