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[发明专利]基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法-CN202110707413.3有效
发明人：韩琦;杨恒;翁腾飞;陈国荣;解燕;张澳;侯明阳;武宸;王洪艺;田升 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，包括以下步骤：确定图像P中的像素点包括N行M列，并对该图像P所有像素点进行坐标编号，得到该图像所有像素点的坐标集合S；计算图像P的中心像素点坐标；确定图像P的中心像素点的影响领域分别计算得到图像P中所有像素点重新排序后的向量P2；S4：设定图像P分割后图像的尺寸大小，向量P2划分为c个相同大小的向量，并将该c个向量作为图像P的分割图像数据进行保存。实现从中心向边缘分割，数据化保存图片，可根据所需的尺寸随意划分。
基于尺寸图像像素重新排序分割方法

[发明专利]基于矩阵变换和滑动窗口的图像边缘增强算法-CN202310149600.3在审
发明人：韩琦;李思汉;王洪艺;侯明阳;秦佳佳;翁腾飞 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩阵变换和滑动窗口的图像边缘增强算法，按照以下步骤进行：S1：获取训练图像集，对训练图像集中的样本图像和标签图像进行降维处理后，得到样本图像集合和标签图像集合；S2：对样本图像集合和标签图像集合中的图像利用滑动窗口算法进行子块提取，得到标签特征子块集合及其对应的样本特征子块集合；S3：从所述标签特征子块集合、样本特征子块集合中按比例抽取子块构成矩阵，并对其进行矩阵求解，得到图像目标边缘增强算子；S4：利用图像目标边缘增强算子对待处理图像集进行目标边缘增强处理，得到目标边缘增强图像集。有益效果：增强了图像关键边缘的显示效果，便于后续特征提取，对模型提高目标分割有进一步的帮助。
基于矩阵变换滑动窗口图像边缘增强算法

[发明专利]基于滑动窗口算法的图像目标边缘增强处理方法-CN202211359931.1在审
发明人：韩琦;侯明阳;王洪艺;翁腾飞 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滑动窗口算法的图像目标边缘增强处理方法，具体步骤为：对训练图像集合、训练图像标签集合采用滑动窗口算法进行特征提取、非边缘子块选择、矩阵求解等操作后得到非关键边缘抑制算子，进而获取非边缘区域弱化的初始特征图；结合初始特征图获取边缘典型特征子块集合并进行求解后，得到关键边缘增强算子HQ2；非关键边缘抑制算子HQ1和关键边缘增强算子，对测试图像集合中的测试图片依次调用非关键边缘抑制算子、关键边缘增强算子，得到测试图像的边缘增强特征图有益效果：降低噪声，对关键边缘进行增强，强化目标和背景的差异，得到凸显典型特征的边缘平滑图像。用于数据扩充后，提高图像分割识别等正确率。
基于滑动窗口算法图像目标边缘增强处理方法

[发明专利]基于图像处理的卷积神经网络卷积核计算方法-CN202211156940.0在审
发明人：韩琦;王洪艺;侯明阳;翁腾飞 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的卷积神经网络卷积核计算方法，具体步骤为：采集样本集合和对应的标签集合；对样本集合中的所有三通道图像降维成单通道图像，将所有单通道图像组成输入样本集合；对输入样本集合行框选、维度转换、求逆的操作得到集合框选逆矩阵；对降维样本集合对应的标签，进行展开、拼接操作，得到集合标签框选矩阵；根据集合框选逆矩阵和集合标签框选矩阵，计算卷积神经网络的卷积核。有益效果：结合原始图像和标签图像的相关关系来初始化卷积核，减少经验主义初始化核所带来的误差。
基于图像处理卷积神经网络核计方法

[发明专利]一种基于生物视觉启发的织物表面缺陷分类深度网络方法-CN202111066939.4在审
发明人：韩琦;武宸;翁腾飞;陈国荣;解燕;张澳;杨恒;侯明阳;王洪艺;田升;张黎 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生物视觉启发的织物表面缺陷分类深度网络方法，评估图像受噪声影响程度，然后确定滤波函数尺度，实现对图像预处理，再使用迁移学习方法对已经用大量数据训练好的ResNet网络进行微调，获取映射函数并判别输入织物图像是否存在缺陷，对缺陷的织物图像使用Meanshift聚类算法分割缺陷，确定缺陷位置，建立一种视觉交互架构“VIN‑Net”织物缺陷分类模型，基于已训练好的织物缺陷分类模型对纺织品图像进行缺陷分类，若存在缺陷则可检测到目标位置并识别其缺陷类别。有益效果：本发明为纺织品企业和工厂的织物产品提供高效、精确以及快速的织物表面缺陷分类检测，从而提高织物产品质量、减少人工成本进而对企业的经济效益起到推动作用。
一种基于生物视觉启发织物表面缺陷分类深度网络方法

[发明专利]基于注意力机制与多路融合的医学图像神经网络辅助诊断方法-CN202111186110.8在审
发明人：韩琦;王洪艺;侯明阳;武宸;田升;翁腾飞;李忠;陈国荣;杨恒;解燕;张澳;雷凯 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于注意力机制与多路融合的医学图像神经网络辅助诊断方法，其特征在于:将原始医学图像进行预处理调整，对所有医学图像进行矩阵转化，生成特征信息矩阵Yout，对Yout进行迭代转化，损失值求和取平均，优化训练模型中的参数；根据训练模型的结果与其人工标定结果作对比，得到验证集全部医学图像的平均精度ACmean，提取其中最高精度ACmean作为最优的训练模型参数；将病理特征信息矩阵送入最优的训练模型，获得获得二值化的病理图像，根据病理图像诊断出病情。本发明的有益效果：有效的利用多级注意力与融合方法提高网络效率的同时，也增加了分割的效果，建立的模型更加精准，提升了诊断的准确性和一致性，提高了效率，节约了时间成本。
基于注意力机制融合医学图像神经网络辅助诊断方法

[实用新型]一种汽车板簧包耳产品应力抛丸专用卡具-CN202122085938.6有效
发明人：孙玉鹏;夏月;宋贺男;刘硕;孙越洋;付文辉;王洪艺;周梅 -专利权人：富奥辽宁汽车弹簧有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： B24C9/00 文献下载
摘要：一种汽车板簧包耳产品应力抛丸专用卡具涉及一种卡具。主要是为解决现有汽车板簧包耳产品抛丸卡具，在抛丸预压时两端受力不一致，造成产品寿命早期失效的问题而设计的。它包括箱体，箱体包括若干个立板，每相邻的两个立板通过连接柱连接；箱体的前端有第一卡头，后端有第二卡头；第一卡头和第二卡头都包括竖直段，竖直段的下端固定有下水平段，竖直段的上端固定有上水平段；第一卡头的竖直段高度大于第二卡头的竖直段高度；第一卡头的下竖直段从箱体前端伸入到箱体内，第二卡头的下竖直段从箱体后端伸入到箱体内。垫板连接在箱体上表面。优点是保证工件包耳端和非包耳端受力一样，抛丸工序后，产生的残余压应力相差无几，提高产品寿命。
一种汽车板簧包耳产品应力抛丸专用卡具

[发明专利]基于交互注意力与卷积神经网络的瓷砖表面缺陷检测方法-CN202111042320.X在审
发明人：韩琦;侯明阳;翁腾飞;陈国荣;杨恒;武宸;王洪艺;田升;解燕;张澳;张崟溧 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交互注意力与卷积神经网络的瓷砖表面缺陷检测方法，对收集到的瓷砖缺陷图像进行变换、特征提取，随后进行对齐，获得差分图像，结合缺陷图像与差分图像构成数据集，随后进行缺陷标注，按比例划分训练集测试集。确定优化方法及损失函数，将所构建的瓷砖表面缺陷检测神经网络以端到端的方式进行训练，获得训练好的检测神经网络对待检测瓷砖图像进行缺陷类别与缺陷位置预测，随后使用非极大值抑制获得最终结果。本发明提高了瓷砖缺陷检测的精度；本方法对瓷砖表面缺陷进行检测的方法流程可以应用到其他类型的表面缺陷检测框架中提高检测精度，通用性强。
基于交互注意力卷积神经网络瓷砖表面缺陷检测方法

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