“郑运平”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果13个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于矩形非对称逆布局模型的视频单目标跟踪方法-CN202010235520.6有效
发明人： 郑运平;鲁梦如 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩形非对称逆布局模型的视频单目标跟踪方法，包括步骤：1)第一帧的初始化，使用矩形非对称逆布局模型RNAM和扩展的Gouraud阴影法对目标图像划分同类块，以建立目标分割模板；2)正负样本集的生成；3)依据目标分割模板提取正负样本集的Haar‑like特征并更新朴素贝叶斯分类器的参数；4)依据上一帧预测的目标位置，在当前帧相同的位置周围选取一组候选样本边界框，并依据目标分割模板提取Haar‑like特征；5)使用朴素贝叶斯分类器计算所有候选样本边界框的分类器响应，选择具有最大分类器响应的样本边界框作为当前帧的预测目标位置。本发明可以有效地以更少的分块数目对目标图像进行描述，不仅可以抵抗光照变化、遮挡等干扰的影响，而且节省计算时间。
一种基于矩形对称布局模型视频目标跟踪方法

[发明专利]一种油画图像生成方法、系统、装置和存储介质-CN202211246891.X在审
发明人： 郑运平;黄进朝 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种油画图像生成方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：获取输入图像，获取输入图像的超像素矩阵；将超像素矩阵的颜色均值与颜色方差作为特征，通过比较超像素四邻域的特征，将相似矩形进行合并；将像素数小于第一预设阈值超像素与该超像素与四邻域中最相似的超像素进行合并，获得像素区域；通过聚类算法对像素区域进行聚类，将相似度大于第二预设阈值的像素区域进行合并；根据获得的聚类结果，将每一个聚类簇中像素的颜色均值赋值该聚类簇中的所有像素点，获得到油画图像。本发明使用非监督型的算法，避免了需要大量精细标注进行训练的要求，以及降低了计算复杂度。本发明可广泛应用于图像处理领域。
一种油画图像生成方法系统装置存储介质

[发明专利]一种基于动态分组卷积的图像超分辨率重构方法-CN202110301996.X有效
发明人： 郑运平;傅经邦 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态分组卷积的图像超分辨率重构方法，包括：1)对低分辨率图像ILR进行特征嵌入，得到嵌入特征图2)利用动态分组卷积模块对嵌入特征图进行信息提取，得到提取信息图3)利用动态分组卷积上采样模块对提取信息图以及嵌入特征图进行尺寸放大，得到提取放大信息图和嵌入放大信息图4)对提取放大信息图和嵌入放大信息图进行信息融合，得到融合信息图5)对融合信息图进行重构，得到高分辨率图像IHR。本发明可有效降低网络模型的计算量以及参数量，提升模型性能，实现模型轻量化的性能扩展。
一种基于动态分组卷积图像分辨率方法

[发明专利]一种基于非对称逆布局模式的快速边缘检测方法-CN201910128213.5有效
发明人： 郑运平 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非对称逆布局模式的快速边缘检测方法，包括步骤S1，通过NAPRM块扫描方法将大小为W×H的图像P进行编码，得到编码后的坐标表C和包含n个矩形子模式的集合；步骤S2，将大小为W×H的矩阵变量E的所有元素赋值为‑1，将矩形子模式的计数变量k赋值为0；步骤S3，遍历坐标表C，根据坐标表C得到图像块的位置信息，并将坐标表C中与矩阵变量E位置相同的参数设置为0，将坐标表C的块边界设置为1，获得当前块C{k}所代表的图像块的信息(x1，y1，x2，y2)；此方法不仅可显著提高图像边缘检测的速度而且还能显著提高边缘检测的效果。
一种基于对称布局模式快速边缘检测方法

[发明专利]一种快速动画图像生成方法、系统、装置及存储介质-CN202210084592.4在审
发明人： 郑运平;温迪龙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速动画图像生成方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：通过对图像进行固定方块分割，生成矩形超像素；计算超像素颜色均值与方差将每一个矩形超像素与其邻接超像素进行相似度比较，将相似的超像素合并；计算各个区域的各种特征；使用分段平坦嵌入，将区域集映射到新的更利于聚类的空间中，通过设置区域数限制，使用聚类算法合并相似区域以得到不同的结果；最后将区域内像素颜色值均值化就得到原图的动画化图像。本发明使用非监督型的算法避免了需要大量精细标注进行训练的要求，而使用超像素的方式能够极大地降低计算复杂度；通过密度聚类的方式获得聚类簇，提升了图像分割的效果。本发明可广泛应用于图像处理领域。
一种快速动画图像生成方法系统装置存储介质

[发明专利]一种基于分形理论的快速图像压缩方法-CN201910235595.1有效
发明人： 郑运平;李祥鹏 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分形理论的快速图像压缩方法，包括S1通过对图像进行固定方块分割，产生值域块集合和定义域块集合，并计算每个值域块的标准差，S2整理定义域块集合，对每个定义域块进行四邻域平均处理，产生的图像块取代原来的定义域块，并计算每个定义域块的标准差，S3值域块的匹配；S4压缩仿射变换的获得；S5解码是由图像的压缩仿射作用于任意初始图像的迭代过程。本发明方法有效地克服了分形编码时间过长的问题以及保持了编码时间和图像解码质量间的平衡。
一种基于理论快速图像压缩方法

[发明专利]一种基于NAM分割的块截断图像压缩方法-CN201910264128.1在审
发明人： 郑运平;匡金军 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NAM分割的块截断图像压缩方法，包括以下步骤：S1、将原图像分割成互不重叠且尺寸相同的矩形子块，并计算每个子块的空间频率值SFM；S2、根据SFM对每个矩形子块作NAM分割，分成不规则的矩形同位块，同位块的判定阈值由SFM和块的面积大小决定；S3、对矩形同位块误差扩散块截断压缩EDBTC，存储每个块的最大像素、最小像素和位图；S4、对压缩信息进行解码，生成图像。所述方法将NAM的分割方法与块截断算法相结合，将图像分割的更加合理，阈值选取也较合理，减少了图像总的分割块数，对比单纯的块截断压缩和采用四叉树分割的块截断压缩，压缩速度和压缩率都有较大的提高，图像压缩效果更好。
截断图像压缩分割同位压缩矩形子块四叉树分割原图像分割解码互不重叠空间频率生成图像图像分割误差扩散压缩信息最大像素阈值选取不规则小像素压缩率算法子块判定存储图像

[发明专利]基于改进模糊连接度及多种子点的医学图像分割方法-CN201810194933.7在审
发明人： 郑运平;畅彤 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-09 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进模糊连接度及多种子点的医学图像分割方法：1)预处理，通过图像学概念中有关黑帽和白帽的相关运算，使得待分割区域更为清晰；2)多种子点输入，允许手工选取一个或多个种子点，获取初始种子点集，利用初始种子点集及其周围像素所提取的相关信息，采用联合区域增长法得到完备种子点集；3)模糊连接度计算，根据完备种子点集提取目标区域信息，对整幅图像进行模糊连接度值的计算，得到模糊连接度矩阵；4)阈值分割，根据图像上每个像素点不同的模糊连接度值的分布情况，找到最佳阈值，最终获取目标区域。所述方法有效克服了目前算法中手工选择区域的代表性不强以及在面临多块不相邻目标区域时无法完整分割的问题。
连接度种子点模糊医学图像分割初始种子点预处理目标区域信息矩阵区域增长法分割区域获取目标目标区域相关信息选择区域整幅图像周围像素阈值分割图像学像素点白帽多块算法运算改进图像分割清晰联合

[发明专利]一种基于非对称逆布局模型的图像分割方法-CN201410564036.2有效
发明人： 郑运平 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-10-21 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非对称逆布局模型的图像分割方法，包括以下步骤：1、将待处理图像进行编码得到总同类块块数、颜色表P和坐标表Q；2、令当前扫描块序号i＝0，设置指针矩阵；3、得到P[i]和Q[i]；4、根据Q[i]算出当前块大小、左边界和上边界的坐标信息；5、找出左边界像素L左边的像素LL及其所属区域，并找出这两个区域的祖先区域，若两个区域是同一区域则跳到下一像素，否则判断祖先是否可合并；6、找出上边界像素T上边像素TT及其所属区域，并找出这两个区域的祖先区域，若两个区域是同一区域则跳到下一像素；否则判断祖先是否可合并；7、i++，跳转步骤3直至所有块处理完为止。具有图像处理速度快等优点。
一种基于对称布局模型图像分割方法

[发明专利]一种基于非对称逆布局模型的图像边界提取方法-CN201410588458.3有效
发明人： 郑运平 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-10-28 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非对称逆布局模型的图像边界提取方法，该提取方法首先要对二值图像进行NAM表示，得到总子模式数和坐标表。然后从左上角第一个子模式开始，依次按光栅扫描的顺序扫描，每扫描到一个子模式就获取相关参数值，如果邻居像素所属的区域和当前子模式不属于同一个区域且可以合并，则执行带按秩合并和路径压缩策略的并查集算法合并区域，否则继续扫描下一个邻居像素。当这个块的左边界和上边界的邻居像素全部扫描完毕，此块处理完毕，更新边界信息，按以上步骤处理下一个子模式，直到所有子模式处理完成，最后输出二值图像的边界信息。本发明具有占用存储空间小，图像边界提取速度快等优点。
一种基于对称布局模型图像边界提取方法

[发明专利]基于非对称逆布局模式表示模型的图像几何矩处理方法-CN201210051155.9无效
发明人： 郑运平 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2012-02-29 - 公布日： 2012-08-08 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于非对称逆布局模式表示模型的图像几何矩处理方法，利用扩展的Gouraud阴影法和矩形非对称逆布局模型方法，将灰度图像f分割为互不重叠的同类块；再对所有同类块进行编码，获取其颜色表P和坐标表Q。然后将编码结果进行解码，即可获得互不重叠的所有同类块的信息，再根据本发明提出的定理1和定理2计算图像的低阶几何矩。与现有技术相比，本发明在保证图像质量的前提下，具有更快处理速度。
基于对称布局模式表示模型图像几何处理方法

[发明专利]一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法-CN201110451404.9有效
发明人： 郑运平;李祖嘉 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2011-12-29 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法，包括编码过程和解码过程，编码过程主要是利用扩展的Gouraud阴影法和可重叠矩形NAM的4个准则，将灰度图像矩阵分割为可相互重叠的同类块；再对所有同类块进行编码，获取其颜色表P和坐标表Q，解码过程主要是根据坐标表Q，解码出坐标矩阵H、V和I，再根据H、V和I和颜色表P，利用扩展的Gouraud阴影法重建解码图像，并计算其PSNR。本发明在保证图像质量的前提下，具有更低的比特率和更少的块数，从而具有更快的处理速度；不仅可应用于传统的JPEG市场，而且还可应用于新兴领域，如无线通讯、网路传输、医疗图像等。
一种基于重叠矩形模式 nam 图像表示方法

[发明专利]一种基于非对称逆布局模型的静止图像压缩编码方法-CN200810196929.0有效
发明人：陈传波;郑运平;方少红;刘小峰 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2008-09-12 - 公布日： 2009-02-11 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：借助于布局问题的思想，本发明公开了一种基于非对称逆布局模型的静止图像压缩编码方法，简称为NAMC表示方法。编码技术主要是利用扩展的Gouraud阴影法和矩形非对称逆布局模型方法，将灰度图像分割为互不重叠的同类块；再对所有同类块进行编码。其解码技术主要是根据NAMC编码结果的坐标表和颜色表，利用扩展的Gouraud阴影法重建解码图像。在保证图像质量的前提下，NAMC表示方法具有更低的比特率和更少的块数，从而具有更快的处理速度，是一种优于目前已经商业化了的JPEG方法的图像压缩编码方法。本发明既可应用于传统的JPEG市场，如扫描仪、打印机、数码相机等，又可应用于新兴领域，如网路传输、无线通讯、医疗图像等。
一种基于对称布局模型静止图像压缩编码方法

1
共 13 条