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[发明专利]目标识别方法、装置、存储介质及电子装置-CN202211738291.5在审
发明人：余洋;廖炳焱;林骏;王亚运;黄世亮;何正海 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种目标识别方法、装置、存储介质及电子装置，该方法包括：获取待识别的候选图像，将候选图像输入目标图像增强模型，得到目标增强图像，其中，目标图像增强模型是使用一组样本对对待训练的初始图像增强模型进行训练得到的模型，一组样本对包括第一样本图像和第二样本图像，初始图像增强模型包括初始生成器和初始判别器，再将目标增强图像输入预训练的目标检测模型，得到目标检测结果，其中，目标检测结果包括目标对象的位置信息和类别信息。
目标识别方法装置存储介质电子

[发明专利]一种OCT眼底图像中的血管提取方法和装置-CN202211349618.X在审
发明人：潘玲佼;胡德荣 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种OCT眼底图像中的血管提取方法和装置，所述方法包括以下步骤：对所述OCT眼底图像进行预处理，得到第一过程图像，其中，预处理包括病变区域的自动定位和去除；通过匹配滤波对所述第一过程图像进行全局特征的提取，以分离出疑似血管区域，得到第二过程图像；通过基于毛细管束模型的孔隙填充法去除所述第二过程图像中的干扰特征，得到第三过程图像；对所述第三过程图像进行阈值截断处理和形态学处理，以得到最终血管图像。本发明能够有效去除血管病变等干扰，准确地提取出清晰的血管特征，大大提高了OCT眼底图像中血管的提取效果。
一种 oct 眼底图像中的血管提取方法装置

[发明专利]一种面向边角类别图像的稳健检测方法-CN202310041662.2在审
发明人：李宇峰;周植;金苡萱;程战战 -专利权人：南京大学;上海高德威智能交通系统有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开一种面向边角类别图像的稳健检测方法，用于提升机器学习算法在测试阶段检测边角类别(Corner Class)图像的能力，一方面防止了模型边角类别图像的错误预测，另一方面降低了边角类别图像的人工标注成本本发明主要的技术方案包括从目标数据集中提取图像间内蕴的分类判别信息，结合有限的标注图像，建立能够稳健检测未见边角类别图像的机器学习模型。其中，提取上述判别信息结合1)自监督学习技术构建初始特征表示；2)进一步提取图像间内蕴的相似性结构。本发明具有图像标注量需求低、算法实现简单等特点，稳健提升了机器学习模型付诸于边角类别图像的检测能力。
一种面向边角类别图像稳健检测方法

[发明专利]虚拟环境生成方法及相关设备-CN202211655563.5在审
发明人：杨蓓 -专利权人：湖南第一师范学院
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种虚拟环境生成方法，方法包括：获取当前时刻的真实环境图像以及上一时刻的虚拟环境图像，所述真实环境图像与所述虚拟环境图像均为全景图像；基于所述当前时刻的真实环境图像，提取真实环境的目标特征，以及基于所述上一时刻的虚拟环境图像，提取虚拟环境的目标特征；根据所述真实环境的目标特征与所述虚拟环境的目标特征生成当前时刻的虚拟环境图像。本发明利用真实环境的目标特征以及虚拟环境的目标特征来生成当前时刻的虚拟环境图像，降低了图像处理的数据量，提高虚拟环境生成速度，可以动态地生成虚拟环境，进而提高了虚拟环境的实时性。
虚拟环境生成方法相关设备

[发明专利]基于最小单形体体积约束及Transformer结构的高光谱图像解混方法-CN202310058473.6在审
发明人：王瀛;张铭博;刘芳祯 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-01-14 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于最小单形体体积约束及Transformer结构的高光谱图像解混方法。该方法包括：构建高光谱图像解混网络模型，包括：编码器、分割模块、Transformer模块和解码器；其中，所述编码器用于提取输入的高光谱图像的判别特征；所述分割模块用于将所述判别特征分割为若干个图像块；所述Transformer模块用于提取输入的若干个图像块中任意两个图像块之间的远程上下文信息；所述解码器用于基于Transformer模块的输出重构高光谱图像；设计损失函数，根据损失函数对所述高光谱图像解混网络模型进行训练；利用训练好的高光谱图像解混网络模型对输入的高光谱图像进行解混。
基于最小形体体积约束 transformer 结构光谱图像方法

[发明专利]一种显著降低图像标注开销的交互式增量学习方法和系统-CN202310063875.5在审
发明人：李宇峰;邵杰晶;韩欣艳;程战战 -专利权人：南京大学;上海高德威智能交通系统有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种显著降低图像标注开销的交互式增量学习方法和系统，主要利用“人在环路”的交互模式，引入专家标注过程和新型增量学习技术，降低增量图像分类的标注开销。本发明主要的技术方案为：利用历史积累图像和当前新增图像建立新型机器学习判别模型，通过理论分析从新增图像中遴选出与历史图像差异较大的样本作为候选图像池，从而过滤掉不必要标注的图像，减少标注开销，并进一步选择一批最具代表性的样本给专家标注本发明具有易实现、低开销并具有理论支持的特点，基于少量的图像标注开销，有效增强了增量图像分类的能力。
一种显著降低图像标注开销交互式增量学习方法系统

[发明专利]一种图像自动旋转摄像机、方法及装置-CN202211675581.X在审
发明人：刘柏栋;何鑫 -专利权人：北京蓝色星际科技股份有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04N5/262 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像自动旋转摄像机、方法及装置。其中，所述摄像机包括：图像采集单元、处理器以及至少一个滚珠单元；所述图像采集单元用于采集原始图像，并将所述原始图像发送至所述处理器；每个所述滚珠单元包括滚珠开关和输出电路，至少一个所述滚珠单元中的所述滚珠开关相对所述图像采集单元存在倾角；所述输出电路用于在所述滚珠开关导通时向所述处理器发送第一信号，且在所述滚珠开关阻断时向所述处理器发送第二信号；所述处理器，用于根据各所述输出电路发送的信号对所述原始图像进行旋转处理，得到校正图像。能够自适应地旋转采集到的图像，以提高图像质量。
一种图像自动旋转摄像机方法装置

[发明专利]一种面向未知对抗攻击的人脸伪造识别方法及装置-CN202310063019.X在审
发明人：熊荔;王美涵;王柏文 -专利权人：中国电子科技集团公司信息科学研究院
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种面向未知对抗攻击的人脸伪造识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取包含人脸的实际图像；对所述实际图像进行人脸检测处理，得到实际人脸区域图像，以及对所述实际人脸区域图像进行重建处理，得到实际人脸重建图像；将所述实际人脸重建图像输入至预先训练的对抗人脸判别网络，预测得到所述实际图像的人脸真伪性；其中，所述对抗人脸判别网络采用干净人脸数据集和添加扰动噪声的对抗人脸图像集训练得到。本公开实施例将所述实际人脸区域图像数据进行重建，改变对抗性扰动的分布模式，抑制对抗噪声，同时保留人脸伪造痕迹；采用添加扰动噪声的对抗人脸图像集训练对抗人脸判别网络，提高所述判别网络模型的鲁棒性。
一种面向未知对抗攻击伪造识别方法装置

[发明专利]基于红外图像的深度估计方法、电子设备以及存储介质-CN202211397790.2在审
发明人：刘伟舟;胡晨;周舒畅 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于红外图像的深度估计方法、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取待处理红外图像；将待处理红外图像输入目标深度估计模型，获得对应的第一深度估计结果，第一深度估计结果是与待处理红外图像中的每个像素的深度相关的信息；基于第一深度估计结果，确定待处理红外图像所对应的第一深度信息；其中，目标深度估计模型利用合成红外训练数据训练获得，合成红外训练数据包括合成红外图像和标注深度信息，合成红外图像基于标注RGB图像生成，标注深度信息是标注RGB图像所对应的深度信息。目标深度估计模型由于利用合成红外图像训练获得，因此可用的训练数据较为充足，获得的目标深度估计模型性能也较为鲁棒。
基于红外图像深度估计方法电子设备以及存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202111205107.6在审
发明人：吴义孝 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法支持可信执行环境的应用于电子设备中，可信执行环境中存在独立运行的微内核；该方法包括：响应于目标程序在图像信息采集过程中对图像传感器的调用请求，通过微内核获取目标程序的许可信息，对许可信息进行鉴权，得到鉴定结果；响应于鉴定结果为目标程序具备图像传感器的信息采集权限，通过微内核调用图像传感器进行图像信息的采集，对图像信息进行处理，得到图像处理结果。该方法能够保证图像处理的安全性的同时，降低可信执行环境中图像处理的繁琐程度。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]用于训练图像分割模型和图像分割的方法、装置-CN202310088050.9在审
发明人：褚芦涛;刘毅;吴泽武;陈泽裕;赖宝华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供了用于训练图像分割模型的方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理和深度学习技术。具体实现方案为：将预先获取的训练样本的样本图像输入至预先获取的初始图像分割模型，得到与输入的样本图像对应的图像分割结果预测图；响应于确定图像分割结果图中包括的至少一个连通域与图像分割结果预测图中包括的目标数目个连通域均不相交，利用预设的非平凡的损失函数作为语义连通性损失函数生成语义连通性损失值；基于语义连通性损失值和利用预设的分割损失函数确定的分割损失值，生成总损失值；根据总损失值，调整初始图像分割模型的参数。该实施方式有助于提升图像分割效果。
用于训练图像分割模型方法装置

[发明专利]一种基于XY移动平台的图像拼接及误差补偿方法-CN202211676294.0在审
发明人：陈鑫锋;冯云;唐雪辉 -专利权人：桂林量具刃具有限责任公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于XY移动平台的图像拼接及误差补偿方法，包括：对于所述目标补偿图中每相邻两张的所述补偿图像，对所述相邻两张所述局部图像的拼接缝进行灰度过渡，获得融合后的补偿融合图像；根据所述阵列标准板和所述补偿融合图像，计算所述补偿融合图像的拼接误差；根据所述拼接误差建立误差补偿表，根据所述误差补偿表对所述目标拼接图中，与所述补偿融合图像中每个标准图像对应的点进行误差补偿；基于所述误差补偿表建立误差补偿场，根据所述误差补偿场，对所述目标拼接图中的每个像素点进行误差补偿；其能够不需要依赖图像的特征进行图像的拼接，可进一步减少拼接误差，提升拼接精度。
一种基于 xy 移动平台图像拼接误差补偿方法

[发明专利]一种精子图像分割方法及系统-CN202211101842.7在审
发明人：梁科;梁光明;齐鲁;刘济群 -专利权人：湖南友哲科技有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种精子图像分割方法及系统，应用于精子图像分割领域，包括：获取精子头部分割图像的训练集和测试集；应用训练集在神经网络模型上进行训练，得到精子头部分割模型，并将测试集输入至精子头部分割模型，得到精子头部分割图像；根据精子头部分割图像获取初始种子，进行区域生长合并，随后，根据合并后的图像获取后续种子，进行区域生长合并，直至无法获取到后续种子，输出最终合并后的图像。本发明对整体精子的分割任务采用了分而治之的思想，不仅有效解决了基于传统图像处理的精子图像分割方法精确度低、泛化性差的问题，还有效解决了基于深度学习的精子图像分割方法数据集缺乏、分割效果差的问题。
一种精子图像分割方法系统

[发明专利]一种图像生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211550337.0在审
发明人：何伟能 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像生成方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：响应于目标应用程序中的目标触发操作，通过所述目标应用程序的前端获取与所述目标触发操作对应的初始图像模板，所述目标触发操作用于指示生成目标图像，所述目标图像用于描述所述目标应用程序当前展示的目标内容；基于所述初始图像模板中各区域的属性信息，确定所述初始图像模板中的待替换区域；所述区域的属性信息用于表征所述区域的图像内容是否可变；获取最近更新的与所述待替换区域匹配的目标内容，基于所述目标内容对所述待替换区域进行更新，得到更新的目标图像模板；基于所述目标图像模板，生成与所述目标触发操作对应的目标图像。
一种图像生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息隐藏质量预测模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310108676.1在审
发明人：王嘉楠;谭少卿;朱庆夫 -专利权人：南京中孚信息技术有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该信息隐藏质量预测模型的训练方法包括：采集多个原始图像；在原始图像中加入待隐藏信息，得到目标图像；根据目标图像的峰值信噪比PSNR、以及原始图像的尺寸值和亮度值，构建训练样本集；将训练样本集代入预设算法模型，训练获取信息隐藏质量预测模型，信息隐藏质量预测模型用于识别图像信息隐藏的质量。采用本申请的模型训练方法训练出的信息隐藏质量预测模型，无需依赖将待隐藏信息隐藏后的目标图像，只需用原始图像即可预测将待隐藏信息隐藏在原始图像中之后，图像中待隐藏信息的不可感知性，节省了工作人员的时间。
信息隐藏质量预测模型训练方法装置设备存储介质