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[发明专利]针对多帧图像光谱字典构建的增量学习方法和系统-CN202111555198.6在审
发明人：韩晓琳;张欢;孙卫东 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请提出了一种针对多帧图像光谱字典构建的增量学习方法，涉及遥感图像处理技术领域，包括：获取多帧光谱图像；利用第一帧光谱图像进行字典学习，获得表达第一帧光谱图像的光谱字典；通过活动率比值将表达第一帧光谱图像的光谱字典划分为普适性光谱字典和第一帧光谱图像的特异性光谱字典；利用第二帧光谱图像的特有信息与野点去除策略求解第二帧光谱图像的特异性光谱字典；使用第一帧光谱图像和第二帧光谱图像的共有信息更新普适性光谱字典；对多帧光谱图像进行迭代处理，获得由多帧光谱图像的特异性光谱字典和更新后的普适性光谱字典构成的增量字典本申请在兼顾原有光谱图像字典表达性能的同时，有效提升了新增光谱图像的字典表达精度。
针对图像光谱字典构建增量学习方法系统

[发明专利]一种胸外科检查数据整理方法-CN202210357195.X有效
发明人：曹建伟 -专利权人：源利腾达（西安）科技有限公司;安阳市肿瘤医院
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明涉及医疗数据领域，具体涉及一种胸外科检查数据整理方法，包括：将预设数量的没有患病和患病的胸片图像进行K‑SVD分解，获得正常字典、正常稀疏图像集合、异常字典、异常稀疏图像集合，进而获得正常字典和异常字典中每个字典向量的热度值，根据正常字典、异常字典、字典向量的热度值获得正常字典向量集合、异常字典向量集合，将所有胸片图像进行K‑SVD分解，并根据正常字典向量集合、异常字典向量集合和每个字典向量的热度值获得最终字典和最终稀疏图像集合，将最终字典和最终稀疏图像集合进行存储和分类。本发明使得胸片图像在整理后便于读写与存储以及相关数据特征的快速查询，使得医生能够对病情快速分析，增加医院的接诊效率。
一种胸外科检查数据整理方法

[发明专利]一种基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法-CN202210505562.6在审
发明人：赵勋;许飞云;薛力戈;胡建中;贾民平;黄鹏 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法，包括：采集摊铺过程中的沥青路面红外图像；对采集到的沥青路面红外图像进行灰度化处理；将灰度化后的图像分成若干图像块，对每一图像块进行二维DCT变换和反变换，然后合并图像块生成DCT字典；将灰度化后的图像进行奇异值分解，取分解后的奇异值矩阵为SVD字典；通过Ljung‑box对SVD字典进行噪声检验筛选出不含噪声的字典原子；将DCT字典与不含噪声的字典原子拼接组成初始字典；通过OPM算法对初始字典更新获得过完备字典；根据过完备字典对沥青路面红外图像进行稀疏表示，实现非均匀性校正。本发明实现了在对沥青红外图像高效精确的非均匀校正。
一种基于字典学习沥青红外图像均匀校正方法

[发明专利]一种图像字典构造方法-CN201310094700.7有效
发明人：李洪均;胡伟;谢正光;袁红林;蔡燕;王伟 -专利权人：南通大学
申请日： 2013-03-22 - 公布日： 2013-06-05 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像字典构造方法。所述图像字典构造方法，包括：从测试图像中获取字典原子的灰色关联度；建立所述灰色关联度与所述图像结构特征的联系，从而得到字典原子的灰聚类；对字典原子进行优化处理，得到具有结构特征的图像字典。本发明将灰色理论引入到图像字典设计中，通过提供一种有效的字典原子相关度的表示来更好地表征字典原子特性，解决向量相关性分析存在的问题，同时通过提高原子的表征，优化字典的设计，使图像稀疏表示的复杂度降低，便于算法的实际应用，从而得到一种更符合非确定性问题的最优逼近的图像字典构造方法，较好地解决了现有稀疏表示所存在的问题，具有实际应用价值。
一种图像字典构造方法

[发明专利]一种无参考立体图像质量评价方法-CN201610645414.9有效
发明人：邵枫;张竹青;李福翠 -专利权人：宁波大学
申请日： 2016-08-05 - 公布日： 2017-10-31 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无参考立体图像质量评价方法，其在训练阶段，通过主观实验获得失真立体图像的分类标签，并将所有无失真立体图像、所有失真立体图像及各自对应的分类标签构成训练图像集，并通过联合字典训练得到训练图像集的左、右视点图像特征字典表和左、右视点图像质量字典表及变换矩阵，左、右视点图像特征字典表和左、右视点图像质量字典表具有可辨别性；在测试阶段，根据左、右视点图像特征字典表，通过优化得到稀疏系数矩阵，再通过稀疏系数矩阵和左、右视点图像质量字典表，计算图像质量客观评价预测值，因左、右视点图像特征字典表和左、右视点图像质量字典表具有可辨别性，使得图像质量客观评价预测值与主观评价值保持了较好的一致性。
一种参考立体图像质量评价方法

[发明专利]一种图像的稀疏去噪方法-CN201410697522.1有效
发明人：王好谦;杨江峰;袁新;宣慧明;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2014-11-26 - 公布日： 2015-02-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像的稀疏去噪方法，首先确定一个字典集合，所述字典集合中的多个字典是通过字典训练方法对一个图像库中的各幅图像进行字典训练得到；然后对待处理的图像进行如下稀疏去噪处理：1)将待处理的图像划分为多个图像块，各图像块的大小与字典的基块的大小相同；2)对各图像块进行如下处理得到各图像块的去噪图像块：21)对于每一个字典，求解出当前图像块的稀疏系数；22)确定最佳稀疏系数和最佳字典；23)根据所述最佳稀疏系数和最佳字典得到当前图像块的去噪图像块；3)将各图像块的去噪图像块合并，得到去噪后的图像。本发明的图像的稀疏去噪方法，去噪处理的时间复杂度有效降低，且对图像的全局均有较好的去噪效果。
一种图像稀疏方法

[发明专利]一种图像去噪方法及装置-CN201610629803.2在审
发明人：蔡述庭;翁少佳 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-08-01 - 公布日： 2016-12-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供的图像去噪方法，对预设字典进行初始化，获得初始字典，并将待处理图像初始化为与所述初始字典相对应的图像矩阵；待处理图像中有用信息具有特定结构，能够在初始字典中进行稀疏表示，待处理图像中的噪声不具有结构特性，不能在初始字典中进行稀疏表示，对初始字典与稀疏系数矩阵进行更新，使图像矩阵的重构均方误差最小化，利用更新后的字典与更新后的稀疏系数矩阵重构去噪图像块，再利用去噪图像块与待处理图像结合起来产生新的待处理图像，用于更新字典以及求解稀疏系数矩阵，使得更新后的字典原子与原待处理图像的结构特征信息更加匹配，有利于滤除原待处理图像中的噪声成分，提高了图像去噪精度。
一种图像方法装置

[发明专利]一种基于稀疏表示的图像分解方法及装置-CN201610119720.9在审
发明人：曲兰鹏;李衡峰;李岩 -专利权人：东方网力科技股份有限公司
申请日： 2016-03-02 - 公布日： 2016-07-13 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稀疏表示的图像分解方法及装置。该方法包括：将待分解图像分片成多个图像片；根据图像稀疏表示模型、多个图像片和预先训练的卡通字典，获取每个图像片对应的卡通图像片，根据图像稀疏表示模型、多个图像片和预先训练的纹理字典，获取每个图像片对应的纹理图像片；根据每个卡通图像片，获取待分解图像对应的卡通图像，及根据每个纹理图像片，获取待分解图像对应的纹理图像。本发明将稀疏表示引入图像分解中，通过预先训练的卡通字典和纹理字典刻画图像的不同频率成分，自适应程度高，图像分解后条纹残余少。另外，还可以只训练卡通字典及其对应的对偶字典，引入对偶字典可加快图像分解速度，提高图像分解效率。
一种基于稀疏表示图像分解方法装置

[发明专利]一种基于不相干性联合字典学习的图像分类方法-CN202010316589.1有效
发明人：李胜;马悦;何熊熊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于不相干性联合字典学习的图像分类方法，该方法为每类图像训练一个类字典，为所有图像训练一个共享字典，保证共享字典的低秩性来避免共享字典吸收类特征，在低秩共享字典和类字典间加入相干性约束项阻止共享特征出现在类字典中本发明增加了训练字典的判别性，提升字典的稀疏表示能力，进一步提高了图像分类的准确率。
一种基于相干性联合字典学习图像分类方法

[发明专利]一种基于稀疏字典优选的织物疵点检测方法及系统-CN202211666370.X在审
发明人：周建;王小虎;王蕾;潘如如 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稀疏字典优选的织物疵点检测方法及系统，该方法包括采集待检测织物的图像，将所述图像分为正常图像和检测图像；设置稀疏字典，对所述正常图像进行预处理后进行稀疏字典学习，得到包含正常织物纹理信息的稀疏字典D；设置子字典，对稀疏字典D进行优选，得到包含多个子字典的字典集合；对经过预处理后的检测图像，利用所述字典集合对其进行重构，经过计算得到残差图像；对所述残差图像进行阈值分割得到疵点图像块，对所述疵点图像块进行误检抑制处理，得到最终的疵点图像块；对最终的疵点图像块进行记录和标记。
一种基于稀疏字典优选织物疵点检测方法系统

[发明专利]基于局部稀疏对应点组合的从MR图像预测CT图像的方法-CN201510216586.X有效
发明人：冯前进;阳维;吴遥;钟丽明;陈武凡 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2015-05-03 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种基于局部稀疏对应点组合的从MR图像预测CT图像的方法，包括（1）测试MR图像进行归一化处理；（2）对测试MR图像的点x，提取以x为中心的图像块，获得测试样本；（3）从MR训练集图像中，提取参照局部搜索窗内每个参照点的特征块构成MR字典；（4）从MR训练集图像中选取与测试样本k个相似的块形成MR字典，获得CT字典；（5）探测CT字典的离群值，得到CT字典)和MR字典（6）求解字典系数；（7）加权合并CT字典)，预测点x的CT值；（8）对MR测试图像中每个点重复步骤（2）‑（7），最后对重叠的图像块加权合并，获得每个点的CT值，得到预测CT图像。本发明能够从多模态MR图像准确预测CT图像。
基于局部稀疏对应组合 mr 图像预测 ct 方法

[发明专利]负字典学习-CN201710063331.3有效
发明人： B.K.B.德曼;付林;J.罗;E.哈内达;S.拉马尼 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2017-02-03 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本方法涉及在诸如迭代图像重构过程的图像重构过程期间对要避免或不再强调的图像图案的数据库（即，字典）的使用。此种字典可表征为非用词字典或“差”字典。非用词字典可用来约束图像重构过程，以避免或最小化在非用词字典中存在的图案的存在。
字典学习

[发明专利]一种基于混合分辨率稀疏字典学习的图像超分辨率方法-CN201810091117.3有效
发明人：王中元;全敦权;韩镇;肖晶 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合分辨率稀疏字典学习的图像超分辨率方法，包括字典训练过程和图像超分辨率重构过程。在字典学习过程中，通过对训练样本图像进行随机抽样来生成字典，重复类似操作得到不同分辨率的字典。在图像超分辨率重构过程中，基于该混合分辨率字典对图像进行多分辨率的稀疏表达，具体先通过方差来判断出图像中的纹理信息强弱，纹理信息丰富的图像块使用小分辨率的字典进行超分辨率重构，纹理信息相对不丰富的图像块使用大分辨率的字典重构本发明能够锐化图像中物体边缘和增强图像纹理信息，减少超分辨率放大图像的平滑和模糊效应。
一种基于混合分辨率稀疏字典学习图像方法

[发明专利]一种基于半监督字典学习的图像识别方法及装置-CN201710854155.5在审
发明人：杨猛;陈林 -专利权人：深圳大学
申请日： 2017-09-20 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了一种基于半监督字典学习的图像识别方法及装置，该方法包括接收输入的待识别图像，获取待识别图像的特征向量；根据特征向量获取待识别图像在预先构建的半监督图像字典中的各个子图像字典上的编码系数，各个子图像字典与不同类别的图像采集对象相对应；根据编码系数计算待识别图像在各个子图像字典上的重构误差，获取重构误差为最小值时对应的图像采集对象，将该图像采集对象确定为待识别图像对应的识别对象，从而使得待识别图像在预先构建的半监督图像字典对应的子图像字典上取得最小的重构误差，提高了待识别图像的识别能力。
一种基于监督字典学习图像识别方法装置

[发明专利]一种基于判别字典学习与稀疏表示的场景图片文字检测的方法-CN201610505754.1有效
发明人：李华锋;刘舒萍;汤宏颖;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于判别字典学习与稀疏表示的场景图片文字检测的方法，属于数字图像处理技术领域。首先用训练数据以及提出的判别字典学习的方法训练学习出两个字典：文字字典和背景字典，再序列地合并文字字典和背景字典；然后由合并的字典、待检测的图像以及稀疏表示的方法计算出待检测图像所对应的文字和背景的稀疏表示系数；最后由学习到的字典与计算出的待检测图像对应的稀疏表示系数，重建待检测图像中的文字；用启发式规则对重建的文字图像中的文字区域进行处理从而检测出待检测图像中的候选的文字区域；本发明提出的判别字典学习与稀疏表示的场景图像文字检测的方法可以大幅度提高文字识别的准确度
一种基于判别字典学习稀疏表示场景图片文字检测方法

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