专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种红外图像海面目标检测识别定位方法-CN200910063265.5有效
  • 杨卫东;龙睿;张天序 - 华中科技大学
  • 2009-07-21 - 2009-12-23 - G06K9/00
  • 一种红外图像海面目标检测识别定位方法,包括:(1)远距离目标检测:首先对远距离实时图像作抑制背景和噪声预处理,再分割以提取多个疑似目标区域,分割阈值为该实时图像的灰度直方图中首次出现拐点的对应灰度值;然后在各疑似目标区域内提取疑似目标,将其与对应的目标模板比较筛选出目标;(2)近距离目标兴趣点定位:首先对近距离实时图像分割以提取目标,利用目标的标准化中心矩信息获取目标定位轴,通过识别目标定位轴的首和尾端确认目标定位轴向,进而定位目标兴趣点。本发明运算量小,实时性好,检测率高,具有抗成像模糊以及海面岛屿等其它人造目标干扰的能力,可运用于高速机动平台下对复杂海面背景的目标检测与目标兴趣点识别定位。
  • 一种红外图像海面目标检测识别定位方法
  • [发明专利]一种有限存贮资源下的增量学习分类方法-CN200810246315.9无效
  • 桑农;程婷;张天序;曹治国;唐奇伶;程志利;张荣 - 华中科技大学
  • 2008-12-30 - 2009-12-16 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种有限存贮资源下的增量学习分类方法,属于模式识别技术领域。该方法采用最小距离分类器,具体为:首先对新样本预分类,将预分类正确的新样本添加到分类器相应子集中,将预分类错误的新样本添加到错误样本集合中,对错误样本集合中的样本进行K-均值聚类。然后分别为分类器和错误样本集合中的各子集筛选代表样本,筛选后将错误样本集合中的子集添加到分类器中,更新分类器,最后采用更新的分类器对新样本分类。本发明通过代表样本的筛选既保存已学习知识,又获取新知识,在降低存储开销和计算开销的基础上具有较高的样本识别准确率。
  • 一种有限存贮资源增量学习分类方法
  • [发明专利]一种气动光学退化图像序列自适应校正方法-CN200910062689.X有效
  • 张天序;余铮;王进;关静;武道龙;洪汉玉;陈荣华 - 华中科技大学
  • 2009-06-10 - 2009-11-25 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种气动光学退化图像序列自适应校正方法,步骤为:①将退化序列图像按相邻两帧成对分组;②规定点扩展函数支撑域总的变化范围,③确定当前组图像的点扩展函数的支撑域变化范围;④对当前组图像进行图像校正;⑤度量图像恢复效果的品质;⑥根据校正图像品质度量结果迭代递推估计最优点扩展函数支撑域及其点扩展函数;⑦选择相邻两组图像共有帧的最佳校正结果;⑧循环执行,完成对退化序列图像的校正。本发明能在点扩展函数支撑域未知的条件下,利用图像的品质度量准则,自适应得出最优的图像校正结果,并且利用序列图像中相邻帧的信息,缩小寻优范围,提高校正效率,对气动光学退化图像序列实现有效的快速的校正。
  • 一种气动光学退化图像序列自适应校正方法
  • [发明专利]一种基于双目光流的空间目标旋转轴及质心估计方法-CN200810236729.3有效
  • 张天序;余白石;杨莹;冻楠;万鑫;张坤 - 华中科技大学
  • 2008-12-09 - 2009-05-20 - G01M1/12
  • 一种基于双目光流的空间目标旋转轴及质心估计方法,包括①分别对左右视图进行特征点的检测;②按时序依次隔若干帧计算光流;③根据特征点的双目光流进行单位时间内三维运动矢量的重建;④根据每个特征点的三维运动矢量序列对旋转轴进行单次估计,并计算出该特征点运动轨迹半径;⑤将各轨迹平面的法矢量以及轨迹圆心进行加权平均,得到估计的旋转轴的空间方程;⑥待目标的旋转轴改变后,重复步骤①~⑤,得到第二条旋转轴的空间方程,求解出目标的质心空间坐标。随着观测卫星与空间目标的逐步逼近,本发明的估计精度逐渐增加,错误逐渐减少,可靠性逐渐增加,实时性与准确性均得到保证;可运用于在未知环境下相对于多面体空间物体的自主图像导航。
  • 一种基于双目空间目标旋转轴质心估计方法
  • [发明专利]一种复杂图像中显著轮廓提取方法-CN200810236603.6无效
  • 黄锐;唐奇伶;桑农;张天序;王岳环;高峻;高常鑫 - 华中科技大学
  • 2008-11-28 - 2009-05-20 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种复杂图像中显著轮廓提取方法,其步骤为:①将理想轮廓抽象成由一个小线段集合组成,小线段之间首尾相连。理想轮廓由这个小线段集合逼近;②对线段集合W建立数学模型,满足该模型的最优解,即为对图像中显著轮廓的逼近。③运用可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛和模拟退火算法对最优线段集W进行求解。本发明直接对“高级”的轮廓组成单元(线段)进行描述,避免了目前边缘检测算法中“噪声”边缘的缺陷,将轮廓组成单元的检测与感知聚集统一在一个框架下,同时完成二者的实现。避免了感知聚集过程对轮廓组成单元检测算法的依赖,输出结果是对理想轮廓的逼近。逼近结果具有良好的抗干扰性,对复杂图像的显著轮廓提取,能获得良好的视觉效果。
  • 一种复杂图像显著轮廓提取方法
  • [发明专利]一种融合上下文信息的数字血管造影图像增强方法-CN200710168663.4有效
  • 唐奇伶;桑农;张天序;王岳环;李艳西 - 华中科技大学
  • 2007-12-07 - 2008-08-06 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种融合上下文信息的数字血管造影图像增强方法,本发明首先通过Gabor滤波器将图像分解到不同的频率和方位,再利用血管局部空间的结构一致性,基于一种共圆规则融合血管上下文的信息,并通过一个迭代过程使得一致性的空间成分得到增强,最后通过各向异性扩散平滑去噪,得到较为满意的视觉效果。心血管造影图像通常充满噪声,传统增强技术难以将血管,尤其是细小的血管,从对比度低且背景复杂的造影图像中增强出来。本发明根据目标的全局特征来增强我们感兴趣的成分,将血管这一空间结构性较好的成分从造影图像中增强出来,具有良好的抗局部干扰性。尤其对级数较高、对比度较低的血管末梢表现出好的增强性能。
  • 一种融合上下文信息数字血管造影图像增强方法
  • [发明专利]点源目标检测的小虚警率的试验估计方法-CN200710168322.7有效
  • 胡静;张天序 - 华中科技大学
  • 2007-11-09 - 2008-03-26 - G06K9/62
  • 一种点源目标检测的小虚警率的试验估计方法,包括①构建图像样本集合,计算图像均值m和图像局部统计标准差S,作为特征A和B,②特征A和B的分布进行数学建模;③构建样本特征空间;④寻找易发生虚警的背景图像;⑤根据找寻到的易产生虚警的背景图像数目与分布情况判断能否实现样本空间的分类,分别进入步骤⑥或⑦;⑥将图像分类结果扩展到整个图像特征空间,估计整个图像空间的检测性能;⑦根据样本集合在特征空间中的分布,设计新的样本特征值,仿真新的测试样本图像。本发明可降低工作量,减少模拟计算复杂程度。可运用于在云图背景远距离红外运动点目标有高可靠检测要求的任务中极低虚警率的测试估计。
  • 目标检测小虚警率试验估计方法
  • [发明专利]在数字血管造影图像中分割血管数据的方法-CN200710053423.X无效
  • 桑农;张天序;曹治国;孙开琼;王国栋 - 华中科技大学
  • 2007-09-29 - 2008-03-12 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种在数字血管造影图像中分割血管数据的方法,步骤为:①用结构元素A对原始图像X进行头帽变换,计算获得增强图象Y1;②在0-180度中均匀分布的K个方向分别用结构元素Bi采用公式(II)和(III)计算获得第一次滤波后的图像Y2和第二次滤波后的图像Y3:③设图像Y2对应的方向K1,图像Y3对应的方向K2,K1、K2对应的结构元素为Bk1、Bk2;计算Bk1上每一点K1的方差S1,Bk2上点K2的方差S2,如果S1小于S2,则当前点最后滤波结果为Y2,否则,当前点最后滤波结果为Y3;④选取人工阈值T,对最后滤波结果图像Y4进行二值分割,得到二值图像,二值图像中面积最大的连通区域作为最后的分割结果。本发明使用的形态学方法的优点是能在去掉背景的同时不改变血管的几何估计。
  • 数字血管造影图像分割数据方法

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