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[发明专利]基于多光谱与多模态图像一致性增强网络的配准方法-CN202110890638.7有效
发明人：肖泽琪;曹思源;沈会良 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多光谱与多模态图像一致性增强网络的配准方法。该方法为：首先，训练图像一致性增强网络，训练方法为：获取多个训练图像对；将训练图像对分别输入多光谱与多模态图像一致性增强网络，经前向传播处理后输出图像，计算一致性增强损失函数；利用损失函数更新图像一致性增强网络的网络参数，直到其满足预定条件时，训练结束，得到训练好的图像一致性增强网络；然后将测试图像经过图像一致性增强网络增强，再利用基于多尺度运动估计的图像配准算法进行配准。本发明的图像一致性增强网络能够有效地提取多光谱与多模态图像的一致性，使得其在接下来的配准方法中取得优异的效果。
基于光谱多模态图像一致性增强网络方法

[发明专利]微米级格栅特征的一致性检测方法、装置及终端设备-CN201911342867.4有效
发明人：张晓东;梁法国;李锁印;韩志国;赵琳;冯亚南;许晓青 -专利权人：中国电子科技集团公司第十三研究所
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明适用于半导体测试技术领域，提供了一种微米级格栅特征的一致性检测方法、装置及终端设备，该方法包括：采集微米级格栅图像，并对微米级格栅图像进行特征提取，获得微米级格栅图像中每个格栅的宽度特征和长度特征；根据每个格栅的宽度特征和每个格栅的长度特征，确定微米级格栅图像的格栅宽度方向一致性检测参数和微米级格栅图像的格栅长度方向一致性检测参数；根据格栅宽度方向一致性检测参数和格栅长度方向一致性检测参数，获得微米级格栅图像的格栅特征一致性检测结果本发明的微米级格栅特征的一致性检测方法，检测结果客观准确，可以简单直观表示微米级格栅图像的格栅一致性。
微米格栅特征一致性检测方法装置终端设备

[发明专利]一种设备一致性分析方法-CN202111562930.2在审
发明人：王海军;陶伟忠;胡小刚;罗华清 -专利权人：中煤科工集团信息技术有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种设备一致性分析方法，包括设备性能参数一致性比对和设备图像一致性对比两部分，其中：设备性能一致性对比由数据采集、归一化处理、置信区间规划、数据一致性对比、数据可视化五个环节组成；设备图像一致性对比由图像采集、图像预处理、特征提取，相似性度量、可视化展示五个环节组成；最终通过综合一致性判别，得出整体设备综合一致性。解决了现有技术中对设备一致性的手工数据梳理和对比分析，通过人工智能算法和统计分析方法基于更科学的方式处理、展示数据，直观显示出数据差异点，帮助使用者快速定位到不一致的部分，并辅助进行一致性判别。使判定过程可视化，同时更高效的处理一致性判别问题。
一种设备一致性分析方法

[发明专利]一种基于混合域一致性约束的面部表情识别方法及系统-CN202310443111.9在审
发明人：朱晓亮;孙君懿;赵亮;戴志诚;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于混合域一致性约束的面部表情识别方法及系统，方法包括：将待识别的人脸图像输入至面部表情识别模型，获得所述人脸图像的表情识别结果；所述面部表情识别模型是以空间域一致性约束和/或通道域一致性约束为约束，基于样本人脸图像及其对应的面部表情标签训练获得的；所述空间域一致性约束为样本人脸图像的热力图与翻转人脸图像的热力图之间的一致性约束；通道域一致性约束为样本人脸图像与翻转人脸图像在不同通道上的概率分布的一致性约束；所述翻转人脸图像为水平翻转后的样本人脸图像。本发明提升了模型的分类性能，可以处理各种复杂的面部表情图像，解决了传统面部表情识别的准确率低的问题。
一种基于混合一致性约束面部表情识别方法系统

[发明专利]快速一致性图像变换方法及变换系统-CN201410177702.7有效
发明人：杨烜;裴继红;姚水永 -专利权人：深圳大学
申请日： 2014-04-25 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种快速一致性图像变换方法及变换系统。所述方法包括如下步骤设定一致性误差预设值及最大迭代次数，并根据源控制点与目标控制点的对应关系，构造从源控制点映射到目标控制点的正向变换函数和从目标控制点映射到源控制点的反向变换函数，据此计算相应的正向一致性误差及反向一致性误差，然后判断是否正向一致性误差及反向一致性误差都不大于设定的一致性误差预设值，或者迭代达到设定的最大迭代次数，如果是，则结束，否则根据所述正向一致性误差及反向一致性误差调整正向变换函数及反向变换函数，直到达到结束条件本发明实现了快速图像一致性变换，可以解决图像小形变弹性配准中的一致性变换问题，有效提高求解一致性变换的效率。
快速一致性图像变换方法系统

[发明专利]一种基于多视图一致性的文本监督语义分割算法-CN202310070843.8在审
发明人：蔡楷欣;任鹏真;梁小丹 -专利权人：中山大学;中山大学·深圳
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视图一致性的文本监督语义分割算法，如下：构建文本监督语义分割模型，包括学生图像编码器、教师图像编码器、文本编码器；将多视图输入学生图像编码器、教师图像编码器进行多视图交叉一致性学习，得到交叉视图一致性损失值；利用学生图像编码器获取多视图的图像编码，结合利用文本编码器获得文本编码进行多视图‑文本一致性学习，得到多视图‑文本一致性损失值；将交叉视图一致性损失值与多视图‑文本一致性损失值相加进行反向传播，训练优化文本监督语义分割模型；完成训练后，利用教师图像编码器和文本编码器进行语义分割，得到语义分割图。本发明克服以往方法存在图文对比歧义性、图文对比过于严格的问题。
一种基于视图一致性文本监督语义分割算法

[发明专利]基于全局一致性的海洋叶绿素浓度图像的补全方法及网络-CN202310250397.9有效
发明人：聂婕;左子杰;温琦;刘安安;孙正雅;魏琪晨;刁雅宁 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了基于全局一致性的海洋叶绿素浓度图像的补全方法及网络，采用全局一致性提取网络提取全局一致性向量，采用时序演进相关性提取网络提取时序相关性向量，最后利用图像补全网络基于全局一致性的约束和其他时刻的时序相关性对图像进行补全，输出补全的图像。通过本发明解决了现有技术未考虑其他时刻的情况的问题、未充分利用全局一致性的约束性的问题。
基于全局一致性海洋叶绿素浓度图像方法网络

[发明专利]结构及低频不一致性补偿-CN201510184552.7有效
发明人：贾马尔·索尼;里基·依克·黑·奈根;戈尔拉玛瑞扎·恰吉;尼诺·扎西洛维奇;约瑟夫·马塞尔·迪安;田宝林;埃里森·吉安尼考瑞斯 -专利权人：伊格尼斯创新公司
申请日： 2015-04-17 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G09G3/3225 文献下载
摘要：用于补偿显示器面板中的固态设备阵列中的不一致性的系统在所述面板中显示图像，并针对所述结构不一致性的每个区域，提取所述面板上的基于面板的结构不一致性的图案的输出。接着，基于所提取的输出的值，量化所述结构不一致性，并且改变至所述显示器面板的输入信号以补偿所述结构不一致性。通过应用图案来提取低频不一致性，并获取所述图案的图像，由此补偿随机不一致性。通过生成用于所述显示器中的像素的值，将所述图像的区域和分辨率调整成匹配所述面板，并接着基于所生成的值补偿所述低频不一致性。
结构低频不一致性补偿

[发明专利]一种多目视频采集装置生产及校正方法与装置-CN202310137936.8在审
发明人：孙祥龙;姜太平;雷敏平;张静 -专利权人：深圳市龙祥卓越电子科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明涉及视频采集技术领域，具体的是一种多目视频采集装置生产及校正方法与装置，本发明包括摄像头以及用于输送摄像头的生产轨道，生产轨道上设置有光学参数一致性检测室、视差一致性检测室与多目视差验证室；光学参数一致性检测室内设置有光学参数一致性分析模块，视差一致性检测室内设置有视差一致性图像分析模块，多目视差验证室内设置有多目视差图像验证分析模块；本发明通过设置有光学参数一致性检测室与视差一致性检测室，通过在光学参数一致性检测室、视差一致性检测室内通过摄像机对图片进行拍摄，然后根据照片可以判断摄像头是否合格，便于实现多目摄像头的安装与校正前的摄像头筛选及一致性匹配。
一种目视采集装置生产校正方法

[发明专利]一种基于局部对齐与全局语义一致性的图像文本匹配方法-CN202310658815.8在审
发明人：李彭伟;李亚钊;吴诗婳;刘博;李子 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部对齐与全局语义一致性的图像文本匹配方法，包括以下步骤：步骤1，构建局部对齐与全局语义一致性网络LAGSC，所述网络包括：特征提取模块、跨模态堆叠注意力模块以及全局语义一致性计算模块；步骤2，使用特征提取模块，对输入的图像和输入的文本，进行特征提取；步骤3，使用跨模态堆叠注意力模块进行对齐；步骤4，使用全局语义一致性计算模块，进行全局语义一致性计算；步骤5，优化与测试，最终完成基于局部对齐与全局语义一致性的图像文本匹配
一种基于局部对齐全局语义一致性图像文本匹配方法

[发明专利]一种基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法-CN202310064323.6在审
发明人：梁毅;任之龙;王婷婷;邢孟道 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，包括：利用改进的Sobel算子获得基准图像的梯度幅值图；对梯度幅值图进行非极大值抑制处理，得到基准图像的特征点信息；分别对基准图像和待配准的实时图像构建相位一致性方向图和相位一致性结构图；利用相位一致性方向图和结构图分别获得基准图像和实时图像的相位一致性特征描述符；根据特征点信息和投影变换矩阵获取实时图像的特征点粗略位置；通过相似性度量得到实时图像的特征点的位置误差，结合实时图像的特征点粗略位置，获得实时图像的特征点准确位置信息。本发明充分结合利用图像的梯度和相位一致性信息，获取一致性程度较高的特征描述符，并且降低了计算的时间复杂度。
一种基于尺度图像梯度相位特征方法

[发明专利]摄像头图像失焦检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211110324.1在审
发明人：荣继;隋治强;彭海 -专利权人：北京锐马视讯科技有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种摄像头图像失焦检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法首先获取目标摄像头所采集的视频图像，计算当前帧视频图像中横向和纵向的梯度强度，得到梯度强度图；对梯度强度图进行均值计算，得到当前帧视频图像的清晰度指数；然后提取当前帧视频图像和上一帧视频图像的一致性特征图；对当前帧视频图像和上一帧视频图像的一致性特征图进行平均值计算，得到当前帧视频图像对比于上一帧视频图像的一致性指数；最后基于清晰度指数和一致性指数得到图像失焦检测结果。本申请采用梯度强度指数和图像的前后帧的一致性特征指数协同检测，提高了检测准确度；并且进行一致性特征指数计算的动态图像数量为2，提高了检测速度。
摄像头图像检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于局部一致性的图像特征匹配方法及装置-CN202210036796.0在审
发明人：杨猛;陈珺;马佳义;罗林波;熊永华 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明提供一种基于局部一致性的图像特征匹配方法及装置，该方法包括：获取待匹配的两幅图像；通过SIFT算法检测两幅图像中的特征点，并建立特征描述符；根据两幅图像中特征描述符的相似性构造一组初始匹配集；通过邻域一致性约束从初始匹配集中删除误匹配，得到第二匹配集；通过第二匹配集计算每个特征点的运动向量的偏差；通过对运动向量的偏差进行运动向量一致性约束，从而实现对预设的图像特征匹配模型的优化，并确定超参数；通过优化后的图像特征匹配模型对任意待匹配的两幅图像进行特征匹配，得到图像特征匹配结果。本发明的有益效果是：结合邻域一致性和运动向量一致性的局部一致性对图像特征匹配进行误匹配去除及优化，提高了匹配精度。
基于局部一致性图像特征匹配方法装置

[发明专利]图像降噪模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010557928.5在审
发明人：郑海荣;刘新;张娜;胡战利;薛恒志;梁栋 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种图像降噪模型的训练方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。该方法包括：将带噪声原始图像输入循环一致性生成对抗网络的第一生成模型，生成第一无噪声生成图像；将第一无噪声生成图像输入循环一致性生成对抗网络的第二生成模型，生成第二带噪声生成图像；将无噪声原始图像输入循环一致性生成对抗网络的第二生成模型，生成第一带噪声生成图像；将第一带噪声生成图像输入循环一致性生成对抗网络的第一生成模型，生成第二无噪声生成图像；对循环一致性生成对抗网络进行优化，以得到训练好的图像降噪模型。
图像模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的立体图像重定向方法-CN202011532263.9有效
发明人：雷建军;范晓婷;徐立莹;彭勃 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的立体图像重定向方法，所述方法包括：利用交叉注意力提取模块获取左右图像的注意力图；利用立体图像视差图的深度信息，构建视差辅助3D重要性图生成模块，生成左右图像的3D重要性图，将3D重要性图送入到偏移层，使立体图像的深层特征缩放至目标尺寸；利用图像一致性损失保持立体图像中的显著区域，减少几何失真，并利用视差一致性损失保持立体图像的视差关系，减少视差失真；将图像一致性损失和视差一致性损失结合，获得整体损失函数，并利用整体损失函数对立体图像重定向进行训练，获得最终高质量的重定向立体图像。本发明避免了图像内容失真并保持立体图像的视差一致性。
一种基于深度学习立体图像定向方法

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