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[发明专利]一种图像卷积响应值的简化方法-CN201810488157.1有效
发明人：李岩山;杨从柱;张力;范雷东;李庆腾;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像卷积响应值的简化方法，针对现有计算视频图像卷积响应值的计算量大的问题，先基于视频图像中各像素点的灰度信息和运动信息得到视频图像的积分视频，再利用盒子滤波器将点乘的卷积运算简化成加减运算从而大大的简化响应值，之后利用盒子滤波器中各立方体单元预设位置处的元素响应结果，计算得到盒子滤波器中各立方体单元的响应值，最后利用盒子滤波器中各立方体单元的响应值进行加减运算，得到视频图像响应值。本发明所提供的方法将现有计算量极大的视频图像响应值计算方法，简化为了简单利用由立方体单元构成的盒子滤波器与视频图像进行计算的计算结果，而得到视频图像响应值。
一种图像卷积响应简化方法

[发明专利]一种图像特征点描述方法-CN201810488159.0有效
发明人：李岩山;杨从柱;张力;范雷东;李庆腾;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像特征点描述方法，由于在该方法中，时空特征点的描述子包含了视频图像的灰度信息和运动信息；同时该方法对小波运算值进行了旋转，保证了描述子的旋转不变性；以及得到描述子所利用的小波响应值不仅仅是时空特征点的小波响应值，还包括以时空特征点为中心的区域内各像素点的小波响应值。基于以上三点，通过本发明所公开的方法得到的描述子能更确切的对视频图像进行表征，从而避免片面的对视频进行表征的问题。
一种图像特征描述方法

[发明专利]提升高光谱图像分类精度的方法、装置、设备及存储介质-CN201811001464.9有效
发明人：李岩山;范雷东;唐浩劲;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种提升高光谱图像分类精度的方法、装置、设备及存储介质，方法包括：建立高光谱图像预设局部区域的三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，得到预设局部区域对应的三阶核张量；遍历该三阶核张量中的各个正面切片，利用预设的编码函数建立各个正面切片的特征统计直方图；对各个正面切片的特征统计直方图进行联接，得到预设局部区域的统计直方图，并利用预设局部区域的统计直方图，对上述高光谱图像进行分类。相较于现有技术而言，本发明实施例得到的统计直方图不仅可以反映高光谱图像空间域上的信息，而且还能反映光谱域的信息，因此在高光谱图像分类中能够有效的提升分类精度。
提升光谱图像分类精度方法装置设备存储介质

[发明专利]一种高光谱图像特征描述子的获取方法及装置-CN201610926076.6有效
发明人：李岩山;范雷东;刘鹏;夏荣杰;谢维信;黄庆华 -专利权人：深圳大学
申请日： 2016-10-24 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明适用于图像处理，提供了一种高光谱图像特征描述子的获取方法，包括：获取高光谱图像空谱域兴趣点的预置邻域内的每一像元的方向角，根据每一所述像元的方向角建立方向角统计直方图，并获取所述方向角统计直方图中峰值对应的角度，以所述方向角统计直方图中峰值对应的角度为主方向，将所述高光谱图像按照所述主方向进行旋转，获取旋转后的高光谱图像，获取所述旋转后的高光谱图像的特征矢量，将所述特征矢量保存为所述高光谱图像的描述子。本发明实施例获取的描述子在高光谱图像发生旋转变换、光照变换和噪声干扰的情况下，该描述子依旧具备很好的鲁棒性和独特性。
一种光谱图像特征描述获取方法装置

[发明专利]一种视频图像时空特征点的提取方法-CN201810487631.9在审
发明人：李岩山;杨从柱;张力;范雷东;李庆腾;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频图像时空特征点的提取方法，该方法基于视频图像中各像素点的灰度信息和运动信息得到视频图像的灰度运动函数，之后先将灰度运动函数与高斯函数的二阶微分进行卷积，并根据卷积结果，构建视频图像的Hessian矩阵，其次根据Hessian矩阵进行运算得到Hessian矩阵的行列式函数，并根据视频图像各像素点对应的行列式函数值，确定视频图像各像素点的响应值，最后根据各像素点的响应值，按照非极大值抑制的方法，确定视频图像的时空特征点。通过该方法能够在视频中提取出表征空间信息及时间信息的特征点，即时空特征点，解决了现有技术中提取出的视频的特征点仅具有视频空间信息而不具有时间信息的技术问题。
视频图像时空特征像素点时间信息运动函数特征点灰度卷积视频非极大值抑制表征空间高斯函数灰度信息视频空间运动信息响应二阶构建运算