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[发明专利]一种基于显著性模型下多尺度特征的行人重识别方法-CN202010465411.3有效
发明人： 廖开阳;雷浩;郑元林;章明珠;曹从军;范冰 -专利权人：深圳市旭景数字技术有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性模型下多尺度特征的行人重识别方法，首先根据原始行人图像对图像进行超像素分割转为超像素图像，得到的超像素图像进行显著性提取输入到卷积神经网络中进行训练，提取出显著性特征；将原始行人图像输入到另一个卷积神经网络中进行训练，提取出卷积特征；得到的显著性特征和卷积特征进行融合，将两个不同的特征进行加权，得到加权后的融合特征；对行人图像数据库中的图像特征进行距离度量，根据度量后的不同距离进行图像排序，识别出高契合度的行人图像，最终检索出特定行人图像；本发明更好的适用于基于显著性模型下多尺度特征的行人重识别系统，也适用于图像检索领域，提高图像检索的精度。
一种基于显著模型尺度特征行人识别方法

[发明专利]一种基于深度哈希特征和异构并行处理的图像检索方法-CN202110600390.6有效
发明人： 廖开阳;陈星;曹从军;章明珠;王睿天;罗晓洁 -专利权人：深圳前瞻资讯股份有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度哈希特征和异构并行处理的图像检索方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，训练深度哈希网络模型；步骤2，将测试集和查询图像送入训练好的网络模型中得到测试集和查询图像的深度哈希特征，即二进制哈希编码；步骤3，计算步骤2得到的测试集和查询图像的二进制哈希编码之间的汉明距离并进行升序排序，得到初排结果；步骤4，选取初排结果里的前p张图像的二进制哈希编码，与查询图像的二进制编码再次进行汉明距离计算，根据汉明距离升序排序得到重排序结果，即最终得到与查询图像最相似的q个检索结果。本发明的一种基于深度哈希特征和异构并行处理的图像检索方法，解决了现有技术中存在的图像检索精度不高的问题。
一种基于深度特征并行处理图像检索方法

[发明专利]针对电子雕刻凹版制版的校正方法-CN202211696304.7在审
发明人：郑元林;王凯迪;茹安涛;张红军;刘建红;谢雨林;廖开阳;刘海文;赵含香 -专利权人：西安理工大学;三门峡毕昇制版科技股份有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： B41C1/04 文献下载
摘要：本发明公开了针对电子雕刻凹版制版的校正方法，通过在无校正前提下按照设定的间隔输入不同的电流值，得到印刷的四色梯尺，再测量四色梯尺上的密度值以及实地密度值，得到四色梯尺密度值与对应的雕版电流值的关系，将密度值分别转化为阶调值a，再将密度值Dt和电流值的关系转换为阶调值a与雕版电流值的关系，设置阶调值增加曲线，并将阶调值增加曲线转化为印刷复制曲线，根据阶调值a与雕版电流值的关系，通过印刷复制曲线得到目标阶调值，从而得到雕刻电流值A，最后进行线性化校正。本发明校正方法解决了现有技术中电子雕刻制版法中存在印刷品的网点扩大、印刷密度较低等质量问题。
针对电子雕刻凹版制版校正方法

[发明专利]一种基于图像相似性对比的印刷表观缺陷检测方法-CN202110197518.9有效
发明人：郑元林;楼豪杰;廖开阳;李佳;陈兵;董素馨;宋天泽;谢雨林;张新会 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像相似性对比的印刷表观缺陷检测方法，包括：分别对每个缺陷图像、对应印刷原图像进行分割，得到缺陷图像分割块、印刷原图像分割块；将缺陷图像分割块、印刷原图像分割块输入相似性检测网络进行特征提取、归一化操作；根据归一化操作结果对缺陷图像分割块进行筛选，将筛选后的缺陷图像分割块输送至特征提取网络进行特征提取，得到三种不同尺度的特征；将其中两种特征进行特征融合，将第三种特征输送到特征金字塔池化网络中，分别得到三种预测特征；对三种预测特征进行解码，得到三种印刷品缺陷预测框，对三种印刷品缺陷预测框进行筛选，得到缺陷边界框。无需人工提取缺陷特征，能提高印刷表观缺陷检测任务的效率。
一种基于图像相似性对比印刷表观缺陷检测方法

[发明专利]基于恢复图像对混合域注意力机制的图像质量评价方法-CN202110519710.5有效
发明人：郑元林;李佳;廖开阳;楼豪杰;范冰;陈文倩;王凯迪;钟崇军;解博 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于恢复图像对混合域注意力机制的图像质量评价方法，在失真图像的基础上，利用微调的生成对抗网络模型生成相应的恢复图像作为失真图像的补偿信息，弥补NR‑IQA方法缺少真实参考信息的劣势；失真图像与恢复图像组成恢复图像对，利用改进的Resnet50网络提取恢复图像对的深层语义特征，并将其输入到注意力模块提取恢复图像对的混合域注意力特征；最后融合恢复图像对的深层特征与注意力特征，将融合特征映射到由全连接层组成的回归网络中，从而产生与人类视觉一致的质量预测。本发明对数据集中的单一失真类型也具有稳定的性能，与人类主观感知表现一致。
基于恢复图像混合注意力机制质量评价方法

[发明专利]基于随机码提取方法-CN201910251142.8有效
发明人：曹从军;康宇;廖开阳 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于随机码自动提取的图像处理方法。本发明结合实际样张，提出了从平台式扫描仪采集的图像中提取目标随机码的方案。本发明结合质量控制的思想，利用不同的控制参数将随机码域最大可能所在区勾选出来。为精确定位做准备。也可以为其它形式特殊码所借鉴。实现了低成本下的数据库构建，通过该方法可以实现对所有样张进行准确提取。可大幅提高采集效率与节约人力成本。
基于随机提取方法

[发明专利]一种基于三色黑的黑白影像的印刷制版分色方法-CN201910054924.2有效
发明人：郑元林;谢雨林;李宏锦;廖开阳;刘腾;于淼淼;邓轩 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三色黑的黑白影像的印刷制版分色方法，首先将图像转换成灰度图像；然后将得到的灰度图像进行三次阶调调整，得到三种分色黑版图像；再将得到的三种不同的分色黑版图像进行融合；最后将融合后的图像进行制版、印刷，本发明采用三次不同用量的单色黑印刷方法，通过设定三种不同阶调层次的黑版，相互叠加，从而实现黑白画面效果的改善。
一种基于三色黑白影像印刷制版分色方法

[发明专利]特征加权和区域整合的图像检索方法-CN201910091915.0有效
发明人： 廖开阳;袁晖;郑元林;曹从军;章明珠;魏方舟 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：特征加权和区域整合的图像检索方法，包括以下步骤：步骤1，特征提取与加权，提取卷积神经网络最后一个卷积层的三维特征，将提取的特征进行空间加权和通道加权；在空间加权时将多个通道相加求和以突显出非零且响应大的区域，而这些区域也一般都是物体所在的区域；在通道加权时，使用逆向文件频率的方法进行赋值；步骤2，区域整合，设计多种不同尺寸的滑窗，将加权后的特征平面划分成多个区域，每个区域内的元素相加求和得到多个局部特征向量，经过L2归一化，PAC‑whitening降维，再次L2归一化，直接相加得到全局特征；步骤3，检索与重排，用余弦距离衡量查询图与测试图的相似度得出初始排名，用拓展查询方法进行重排得出最终的mAP；提高图像检索的精确。
特征加权区域整合图像检索方法

[发明专利]一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法-CN201910549747.5有效
发明人： 廖开阳;雷浩;郑元林;曹从军;章明珠 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，首先根据二维随机码的位置区域对数据库中的原图像进行裁剪和灰度转化，转化后对图像进行角点检测，将得到图像的角点位置图进行二值化处理，标记出角点位置区域然后进行遍历，得到二维随机码的准确像素位置，最后将得到的二维随机码的准确像素位置对数据库中的原始图像进行处理，提取二维随机码部分进行输出即可获得完整的二维随机码，本发明融合了角点检测方法进行目标识别和定位，使用图像识别与提取技术对原始烟包图像进行识别与提取，得到最终的二维随机码图像，使其更好的适用于基于深度图像检索的二维随机码烟包防伪系统，也适用于图像检索领域，可以提高图像检索的精度。
一种基于图像识别二维随机提取方法

[发明专利]深度多视图特征距离学习的行人重识别方法-CN201910091921.6有效
发明人： 廖开阳;邓轩;郑元林;章明珠;雷浩;刘山林 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：深度多视图特征距离学习的行人重识别方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，提取区域特征向量；步骤2，区域划分，先根据步骤1中得到的图像的所有特征向量，通过归一化算法l2范数归一化；再通过加和的方式表现图像的矢量集合，之后再对图像表示进行l2范数归一化处理；一幅图像划分为N个区域，得到深度区域聚合特征；步骤3，LOMO特征提取，对于参考集和测试集中的行人图像分别提取传统LOMO特征；步骤4，多视图特征距离学习，从深度区域聚合特征和LOMO特征两个角度出发，两个特征分别通过度量方法XQDA训练获得两个距离；步骤5，加权融合策略，对于步骤4得到的两个距离通过参数加权融合获得最终距离，并根据最终距离得到匹配的等级；能明显提高行人重识别的鲁棒性；提高行人重识别的性能。
深度视图特征距离学习行人识别方法

[发明专利]一种与视觉感知相关的图像质量评价方法-CN201910304345.9有效
发明人：郑元林;于淼淼;廖开阳;唐梽森;赵金娟;邓轩;刘腾 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种与视觉感知相关的图像质量评价方法；具体步骤为：建立IQA模型，首先对IQA数据库中所有参考图像和失真图像进行颜色空间转变，然后提取图像多种特征，经相似性计算和池化策略后，为每幅失真图像生成14‑D特征向量，再结合主观得分MOS值，利用RF回归工具训练质量评价模型；回归预测，将待评价的失真图像及其对应参考图像分别经过特征提取，再计算特征相似性，经池化策略后，将生成的14‑D特征向量输入到训练好的RF回归模型中，模型的输出值即为对该失真图像质量的精确预测；本发明实现与人眼主观感知判断的高度相关性，并在模型运算复杂度和预测精度上实现了很好的平衡的效果。
一种视觉感知相关图像质量评价方法

[发明专利]一种细粒度图像分类方法及系统、终端设备及存储介质-CN202210074727.9在审
发明人： 廖开阳;黄港;郑元林;章明珠;王可儿 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种细粒度图像分类方法及系统、终端设备及存储介质。其细粒度图像分类方法包括以下步骤：获取待分类图片；将待分类的图片输入预先构建的多样性特征互补融合网络中，并采用所述多样性特征互补融合网络对所述图片进行分类；获取所述图片的分类结果。该方法采用多样性特征互补融合网络对图片进行分类，通过捕捉图片中的显著性部分，自动有效捕获特定区域的细微差异，并基于细微差异对图片进行分类，有效提高图片分类时的分类效率以及分类准确性。该方法不需要边界框，可以进行端对端训练。
一种细粒度图像分类方法系统终端设备存储介质

[发明专利]基于注意力机制与特征融合的图像检索方法-CN202111501068.4在审
发明人：曹从军;王睿天;廖开阳;陈星 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了基于注意力机制与特征融合的图像检索方法，包括：删掉ResNet50模型的全连接层；提取ResNet50模型的第二层、第三层、第四层、第五层卷积块的输出特征；将得到的输出特征进行融合，得到融合特征；融合特征依次输入SE模块、池化层、全连接层，得到检索网络模型，并输出检索结果；对检索网络模型进行训练，输出精确检索结果。通过特征融合将ResNet50不同卷积块的特征融合后再加入通道注意力，关注特征的通道信息，提高了提取图像特征的鲁棒性。
基于注意力机制特征融合图像检索方法

[发明专利]一种基于深度置信网络的柔版印刷压力预测方法-CN202111550997.4在审
发明人： 廖开阳;李勇涛;武吉梅;曹从军;章明珠 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度置信网络的柔版印刷压力预测方法，对分色原稿图像进行二值化操作，得到二值化图像，对二值化图像进行取反操作，对反色二值化图像划分网格，计算网格区域内的图文面积，得到面积矩阵；对分色原稿图像进行梯度计算，得到梯度图像，对梯度图像划分网格，计算每个网格内的最大梯度值，得到最大梯度值矩阵，对分色原稿图像进行灰度共生矩阵计算，得到灰度共生矩阵；然后将面积矩阵、最大梯度值矩阵、灰度共生矩阵横向并列，得到分色原稿图像的特征矩阵，最后建立了以特征矩阵作为网络预测模型的输入数据、实际印刷压力值作为网络预测模型的输出数据，搭建深度置信网络压力预测模型，实现了对柔版印刷压力的有效预测。
一种基于深度置信网络印刷压力预测方法

[发明专利]一种基于三元组网络的深度哈希图像检索方法-CN202111448102.6在审
发明人：曹从军;陈星;廖开阳;周建 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三元组网络的深度哈希图像检索方法，具体为：采用三元组网络作为CNN网络进行图像特征学习；根据特征学习的情况进行损失函数优化，使得同一类别的样本图像对在特征空间的距离小于不同类别之间的样本图像对，优化神经网络模型；将查询图像与测试集图像输入三元组网络，分别得到图像的二进制哈希编码和fc7层的深度特征向量，先利用二进制哈希编码进行粗检索，根据汉明距离大小和设定的阈值得到相似图像的候选集图像，再利用fc7层深度特征进行细检索，计算查询图像与候选集图像的fc7层特征向量的欧氏距离，根据欧氏距离由小到大的顺序，得到最终n个检索结果。本发明解决了现有技术中存在的图像检索精度不高的问题。
一种基于三元组网深度希图检索方法

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