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[发明专利]一种彩色激光打印机特性化样本优化方法-CN202111320415.3有效
发明人： 易尧华;刘全香;闫增允;霍浩亨 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F3/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种彩色激光打印机特性化样本优化方法。该方法包括：首先制作初始化样本集R0，为RGB色空间的8个顶点，作为生成彩色激光打印特性化关系的原始样本集。同时需要制作超样本集S和测试样本集T，在RGB色空间的每一维度均匀采样，制作超样本集S和测试样本集T交集应尽可能为空集。再用上述所得的色彩特性化结果去预测超样本集S的预测值和测量值之间的DE2000色差，将色差最大的一个加入到当前特性化样本集中，计算的DE2000色差，包括平均色差、最大色差和最小色差。经过上述迭代，直到所得到的精度结果尽可能的符合要求。本方法流程可以与常用的经典的用于设备特性化样本集TC2.83和TC9.18色卡相比较，在得到较为相同的效果上使用的色样本数较少。
一种彩色激光打印机特性样本优化方法

[发明专利]一种改进颜色衰减先验并结合AOD-Net的图像去雾方法和系统-CN202310426586.7在审
发明人： 易尧华;石金潮;梁堙凯;陈博伟;林立宇;刘全香 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像增强领域，具体涉及一种改进颜色衰减先验并结合AOD‑Net的图像去雾方法和系统，所述方法首先通过改进传统的颜色衰减去雾方法，对大气光值A和景深图d(x)的求取方法进行改进，利用改进后的方法对图像进行预处理，将处理后的图像作为AOD‑Net网络的输入，利用神经网络去图像的质量提升作用，使用L1和perceptual loss相结合的损失监督函数作为网络的监督函数，使得去雾后的图像更符合人眼的视觉效果，最后将改进后的整个算法进行DSP移植，使得该算法具有实际的工程意义。本发明基于传统方法与深度神经网络，将传统方法进行预处理后的图像作为网络的输入，推升去雾效果，使得图像的去雾具有更实际的使用效果。
一种改进颜色衰减先验结合 aod net 图像方法系统

[发明专利]一种基于频域残差的无人机图像盲超分辨率重建方法-CN202310355128.9在审
发明人： 易尧华;杨博豪;韦豪东;周颖;甘朝华;余长慧 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像超分辨率重建领域，具体基于一种基于频域残差的航拍图像盲超分辨率方法，包括以下步骤：首先获取高清航拍图像数据集，构建低质图像退化模型，并将所构建的图像退化模型应用于高清航拍图像，生成高清‑低质图像对仿真数据集。然后，构建基于频域残差的深度学习超分辨率网络模型，利用仿真数据集对深度学习网络模型进行训练。最后，将低分辨率航拍图像输入到训练好的频域残差网络中，重建出高清图像。本发明提供一种基于频域残差的航拍图像盲超分辨率方法，基于频域残差的网络模型更容易提取空间域中不易提取的噪声、模糊等全局特征，能够提高在复杂干扰下航拍场景图像的超分重建能力，提高了超分模型的普适性。
一种基于频域残差无人机图像分辨率重建方法

[发明专利]一种基于深度学习的古印章篆文识别方法及系统-CN202210958287.3在审
发明人： 易尧华;涂超虎;陈娅娅;王凯丽;王新宇;韦豪东 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的古印章篆文识别方法及系统，其中的识别方法通过网络爬虫获取印章古汉字识别数据集，并进行去边框、字符分割的前处理操作，采用联合损失优化的自动数据增强方法优化古印章篆文数据的分布，使用KL散度损失代替交叉熵损失，并在识别过程中使用预训练模型参数作为初始参数，在深度神经网络上对所述数据增强后的数据集进行微调训练，获取最终的印章古汉字识别模型。本发明基于深度神经网络，利用自动数据增强策略，提升古印章篆文识别的准确率和模型性能，为实现印章古汉字的识别提供更具鲁棒性的识别结果。
一种基于深度学习印章篆文识别方法系统

[发明专利]一种打印信息隐藏与提取方法-CN202111482752.2在审
发明人： 易尧华;霍浩亨;涂超虎 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种打印信息隐藏方法与打印信息提取方法。所述打印信息隐藏方法的方法步骤为，首先将待加密的信息转换为字符编码，并转为二值的网点矩阵，在打印阶段将网点打印到文稿上；所述打印信息提取方法的方法步骤为：将扫描得到的图像的蓝色通道进行反相处理，后对反相处理的图像进行连通域分析进行面积过滤，搜索左上角的第一个角点建立坐标系，从坐标系得到的二值信息恢复为字符编码，并得到提取的信息。该方法在不影响原有图像视觉效果的同时，可隐藏较为多的打印信息，并具有较高的提取正确率。
一种打印信息隐藏提取方法

[发明专利]一种基于深度学习的自然场景古汉字识别方法及系统-CN202111432401.0在审
发明人： 易尧华;王新宇;王凯丽;陈娅娅;韦豪东;张云帆;蒋雯静;邓志豪;李家旺;彭雨萍;赵权超 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的自然场景古汉字识别方法及系统。所述方法步骤为，首先构建自然场景古汉字检测与识别数据集，分别用来训练古汉字检测与识别模型，然后检测图像中古汉字的位置，在进行图像校正后识别字符内容。所述系统包括用户终端和云端服务器，二者通信连接；所述用户终端用于获取用户的控制指令，并根据所述控制指令从所述云端服务器调用数据；所述云端服务器包括古汉字检测与识别模块、图像校正模块、文字查询模块、结果反馈模块以及数据存储模块。本方法和系统可以准确地识别自然场景图像中的古汉字，可以辅助阅读古汉字文献和实现古汉字文献的数字化，为古汉字相关的应用提供底层技术支持。
一种基于深度学习自然场景汉字识别方法系统

[发明专利]基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法-CN202111268296.1在审
发明人： 易尧华;张鸿瑞 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，本发明方法是针对现有三维误差扩散方法的改进，采用人眼视觉模型与打印机模型相结合的方式，提供了一种空间Hibert扫描路径，实现对传统三维误差扩散算法的改进，解决了经典三维网目调重建方法对3D打印机变形敏感造成的规律性纹理、边缘过渡不连续等问题，从而达到更好的视觉效果。最后图像仿真提供了一种基于GPU的光线投射算法，同时将光照模型应用到算法中，解决了传统光线投射算法采样效率低、绘制精度差等问题，既加快了光线投射的速度，也加强了算法的绘制效果，在彩色数字成像技术领域具有一定的应用价值。
基于 hvs 随机打印机模型三维网目重建方法

[发明专利]一种基于图像分割的自然场景文本定位方法-CN201910012635.6有效
发明人： 易尧华;卢利琼;杨佳;何婧婧;陈海青;杨锶齐;盛豪;王新宇;俞雯茜;王萌 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的自然场景文本定位方法，包括图像预处理、训练过程和预测过程等三步骤；首先，使用图像分割方法把图像中小文本图像提取出来并放大提取出的小文本图像的尺寸，得到图像分割训练模型；其次，将放大后的小文本图像输入到目标检测网络进行训练得到文本检测训练模型；最后，用图像分割的训练模型提取出训练集中的小文本图像，组合调整以后输入到文本检测训练模型中进行预测。本发明所述的方法可以明显提升图像中占用面积比较小的文本的检测精度，同时并不会影响大文本的检测精度。
一种基于图像分割自然场景文本定位方法

[发明专利]一种随机中心聚集图像网目调方法和系统-CN201810203984.1有效
发明人： 易尧华;刘艳鹤;刘磊;梁正宇;何婧婧 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种随机中心聚集图像网目调方法和系统，属于图像硬拷贝复制领域。首先，本发明采用蓝噪声网目调算法对一定灰度值的灰度色块进行网目调处理，获得均匀随机分布的种子点。然后，借助Delaunay三角形网格划分种子点区域，利用向量法确定每一个像素点所属的三角形。之后，通过面积法获得像素点在三角形内部的位置参数，计算阈值。为了降低阈值矩阵中阈值的重复性，本发明利用贝尔表对初始阈值矩阵中的阈值进行调整。最后，按照从左到右、从上到下的顺序排列阈值矩阵，比较阈值矩阵和输入图像对应位置处的阈值大小，得到网目调图像。本发明所述的方法可以减少网目调图像中的规律性纹理，改善网目调图像的视觉效果。
一种随机中心聚集图像网目方法系统

[发明专利]基于支持向量机的光学卫星遥感影像云雪雾检测方法-CN201710834224.6有效
发明人： 易尧华;袁媛;余长慧;刘炯杰 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-09-15 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的卫星遥感影像云、雪、雾检测方法，包括以下步骤：首先，收集不同类型的大量地物和云、雪、雾样本影像数据影像作为训练集，获得影像的灰度和纹理特征组成特征集合；通过支持向量机的方法对所有样本的特征集合进行机器学习获得云、雪、雾影像分类器。其次，使用得到的云、雪、雾影像分类器确定待测影像的类别，并进行形态学闭运算和重叠区域校正，判断遥感影像中目标区域类型；最后，重新选择训练样本获得新的影像分类器，对待测卫星遥感影像进行二次检测，并与第一次检测作比较，最终确定待测遥感影像的云、雪、雾的判定结果。实验结果表明本发明方法能够获得较高的检测精度。
基于支持向量光学卫星遥感影像云雪雾检测方法

[发明专利]一种印前数据自动检查方法及系统-CN201710322932.1有效
发明人：刘菊华;刘磊;易尧华;梁正宇;王笑;杨丽超 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种印前数据自动检查方法及系统，属于印前数据处理技术领域。本发明公开的方法首先在拼版文件中查找与单页原稿相对应的拼版对象，其次，根据拼版对象在拼版文件中的相对位置，获取1‑bit tiff文件中单页原稿对应的半色调数据，并对其进行逆半色调处理得到单页原稿对应的制版图像；然后将单页原稿与拼版对象以相同分辨率进行栅格化处理并比较两者的数据差异；再将单页原稿以制版图像的分辨率进行栅格化处理，比较栅格化处理后的数据与制版图像数据的差异；最后将数据差异区域显示在用户界面上。本发明所述的方法及系统实现了对印前数据的自动检查，并将数据差异区域准确直观地显示给数据检查人员，提高了检查效率。
单页原稿拼版栅格化处理数据差异制版图像自动检查分辨率数据处理技术半色调处理半色调数据区域显示数据检查系统实现用户界面直观查找检查

[发明专利]一种基于随机森林的卫星遥感影像云量计算方法-CN201510815614.X有效
发明人： 易尧华;袁媛;张宇;申春辉;丰立昱 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-11-20 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机森林的卫星遥感影像云量计算方法，包括样本获取、特征提取、影像分类器训练、待测影像切分、影像分类和云量计算等六步骤；本发明方法可以一次训练后多次检测，通过大量影像训练得到影像分类器，云检测时只需要再次使用即可，随机森林算法在预测分类阶段时间复杂度低，可以快速进行云区检测；经测试，本发明方法既适用于全色影像(10维特征矢量)，也适用于n通道多光谱影像(10n维特征矢量)，并且已应用于实际的卫星影像产品质量检查系统中，对资源三号、天绘一号、高分一号等多颗国产卫星遥感影像进行云检测，其准确度分别达到91％、88％和92.4％。
一种基于随机森林卫星遥感影像云量计算方法

[发明专利]一种全彩色三维打印的屏幕软打样算法-CN201810391094.8在审
发明人： 易尧华;王笑;刘磊;梁正宇;何婧婧 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-04-27 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出一种针对彩色三维打印的屏幕软打样算法，以做到实现对三维彩色打印的打印预览效果。首先对输入三维打印机的数据进行数据检查，依次检查数据是否包含空间信息、颜色值、不透明度；其次使用提出的三维误差扩散算法对输入的体数据进行二值化；使用通道过滤器确保每个体素点只有一个颜色；最后利用光线投射体绘制算法，以屏幕平面上的每个像素为原点投射光线穿过二值化后的数据，并在光线路线上进行体绘制积分，将积分后的值依次显示在屏幕上。该屏幕软打样算法能够快速的在显示器中模拟实际打印的颜色效果，显著性的提高打样的效率和减少打样的成本。
打样算法屏幕三维打印二值化三维彩色打印误差扩散算法三维打印机体绘制算法通道过滤器不透明度打印预览光线路线光线投射检查数据空间信息屏幕平面数据检查投射光线颜色效果依次显示原点全彩色体数据显著性像素显示器打印三维绘制穿过

[发明专利]基于纹理视觉特性的网目调图像质量评价方法和系统-CN201810213099.1在审
发明人： 易尧华;刘磊;李蕊;梁正宇;王笑;何婧婧 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纹理视觉特性的网目调图像质量评价方法和系统，属于图像质量评价技术领域。本发明公开的方法根据两种纹理结构(蠕虫、条带)的视觉感受与所出现的阶调范围对不同阶调输入进行权值设计，再综合考虑图像像素间的结构相关性与人眼视觉特性，采用分块的加权方差来衡量局部纹理对比度，最终基于图像内容信息进行加权求和获得网目调图像的纹理失真评价值。本发明所述的方法实现了一种基于纹理视觉特性的数字网目调图像质量评价，保证了主客观评价的一致性。
图像质量评价纹理网目调视觉特性阶调加权人眼视觉特性图像内容信息蠕虫局部纹理视觉感受图像像素纹理结构综合考虑主客观求和方差分块条带失真图像衡量保证

[发明专利]一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法和系统-CN201810204305.2在审
发明人： 易尧华;刘磊;梁正宇;王笑;何婧婧;刘艳鹤 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法和系统，属于数字图像硬拷贝输出技术领域。本发明公开的方法首先将输入图像进行非线性分解，然后针对每幅分解图像，利用顾及边缘信息的多尺度误差扩散网目调方法进行网目调处理，得到多幅二值网目调图像，最后将各二值网目调图像进行合并，得到多级网目调图像。本发明所述的方法不仅能够有效缓解误差扩散网目调方法容易产生规律性纹理的问题，使网目调图像阶调层次与输入图像保持一致，同时能够保持输入图像的边缘结构信息，此外本发明算法得到出多级网目调图像可直接应用于多位打印机进行打印输出。
网目调图像误差扩散边缘信息输入图像非线性分解边缘结构数字图像图像阶调有效缓解输出纹理多尺度硬拷贝打印机多位算法规律性打印分解合并应用

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