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[发明专利]一种基于加权混合图拉普拉斯的多维视觉数据修复方法-CN202210238792.0在审
发明人：郑建炜;蒋嘉伟;冯宇超;徐宏辉;秦梦洁;李鹏飞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种加权混合图拉普拉斯的多维视觉数据修复方法，包括计算每个像素点与其周围四个邻接像素点的相似度，构建一阶局部的拉普拉斯算子，计算其中单个像素点与非局部邻接像素点的相似度，构建一阶非局部拉普拉斯算子，由一阶局部拉普拉斯算子和一阶非局部拉普拉斯算子联合相加得到一阶拉普拉斯算子，将一阶拉普拉斯算子泛化至二阶形式得到二阶拉普拉斯算子，分别对一阶拉普拉斯算子和二阶拉普拉斯算子进行加权联合相加，得到混合图拉普拉斯算子，采用混合图拉普拉斯算子构建多维视觉数据的修复模型。本发明对多维视觉数据进行缺失数据修复，通过对传统图拉普拉斯正则项的改进。
一种基于加权混合图拉普拉多维视觉数据修复方法

[发明专利]一种基于查找表和拉普拉斯滤波的色调映射方法及系统-CN202310893696.4在审
发明人：桑农;田铭;张锋;高常鑫 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于查找表和拉普拉斯滤波的色调映射方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明先将输入图像分解为自适应拉普拉斯金字塔；再将自适应拉普拉斯金字塔最底层的低频图像通过权重预测器，得到像素级权重图，同时使用三维查找表对低频图像进行三线性插值，得到初步映射图，之后将初步映射图与所述权重图逐像素融合生成微调后拉普拉斯金字塔最底层图像；再通过滤波器参数预测模块学习自适应拉普拉斯金字塔剩余层图像的参数值图，并将参数值图应用于局部拉普拉斯滤波器后得到微调后拉普拉斯金字塔剩余层图像；最后将微调后拉普拉斯金字塔重建得到色调映射后的图像。
一种基于查找拉普拉斯滤波色调映射方法系统

[发明专利]基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法-CN202010262361.9有效
发明人：陈占龙;马啸川;王润;禹文豪 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-04-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法，首先提取DEM地形中高程点的三维坐标；其次是具体的DEM地形关键点提取方法，包括使用D8算法提取DEM地形骨架和图拉普拉斯下采样方法提取DEM地形的局部细节特征；图拉普拉斯下采样方法是基于图模型进行的，在这个过程中构造包含DEM高程点间空间关联信息的DT图模型，进而得到对应的初始的图拉普拉斯模型，最终使用拉普拉斯极特征向量方法完成图拉普拉斯下采样操作；为了获取不同粗化层次的DEM地形综合结果，图拉普拉斯下采样操作过程中还需要使用Kron‑Reduction方法获取不同粗化层次的图拉普拉斯模型；最后是使用提取到的高程点重构代表DEM地形特征的三维不规则格网
基于图拉普拉采样技术 dem 地形综合方法

[发明专利]基于拉普拉斯图关系和多视角特征融合的细胞分类方法-CN201710648070.1在审
发明人：苏育挺;白须;刘安安;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-08-01 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉普拉斯图关系和多视角特征融合的细胞分类方法，所述方法包括以下步骤利用神经网络全连接层对所提取的低级特征进行优化改进，得到更具有分辨力的高级特征；计算细胞在3种不同的高级视角特征空间中的拉普拉斯图关系，获取3种模态特征的拉普拉斯矩阵；将3种模态特征的拉普拉斯矩阵的线性组合作为公共子空间的拉普拉斯矩阵，通过半监督的方法对细胞进行分类。本发明利用拉普拉斯图关系和多视角特征融合的方式进行学习，消除了单一视角特征对于流行度预测的限制，同时利用神经网络全连接层对所提取的低级特征进行优化升级。
基于拉普拉斯关系视角特征融合细胞分类方法

[发明专利]视频图像花屏检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910269057.4有效
发明人：谭维鹏;余天星;何龙;张世杰;刘斌;梁学斌;邵涟 -专利权人：广东省安心加科技有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待检测视频图像，并获取第一灰度图像，第一灰度图像为基准视频图像的灰度图像；将待检测视频图像转换为第二灰度图像；根据第二灰度图像确定第二灰度图像的拉普拉斯因子；根据第一灰度图像确定第一灰度图像的拉普拉斯模糊因子；根据第二灰度图像的拉普拉斯因子和第一灰度图像的拉普拉斯模糊因子计算拉普拉斯因子差值；在该拉普拉斯因子差值小于预设的差值阈值时，确定待检测视频图像出现花屏。
视频图像检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]对比度增强-CN201080029562.9无效
发明人：翟杰夫;琼·利亚奇 -专利权人：汤姆逊许可证公司
申请日： 2010-06-28 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：然后，为该图像生成具有整数个层次的拉普拉斯金字塔。对比度加强金字塔被生成并被应用于所述拉普拉斯金字塔以获得修改后的拉普拉斯金字塔，其中所述拉普拉斯金字塔的各层次中的值被增强。然后根据修改后的拉普拉斯金字塔构建增强图像。
对比度增强

[发明专利]一种医疗放射图像的细节增强方法-CN200610061879.6有效
发明人：蔡春辉;柳伟 -专利权人：深圳市嘉易通医疗科技有限公司
申请日： 2006-07-26 - 公布日： 2007-01-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗放射图像的细节增强方法，包括步骤：A.将原始图像逐级进行高斯分解，形成原始图像的多层高斯子图像G_j的高斯金字塔和多层拉普拉斯子图像L_j的拉普拉斯金字塔；B.对拉普拉斯金字塔的各层子图像L_j的拉普拉斯系数进行调整，以增强各层拉普拉斯子图像L_j的细节；C.将增强细节后的拉普拉斯子图像L′_j与其对应的同级高斯子图像G′_j相加直至到达普拉斯金字塔的底层以完成图像重建。
一种医疗放射图像细节增强方法

[发明专利]一种无监督的超图聚类方法-CN202011085687.5在审
发明人：杨易扬;邓苏城;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种无监督的超图聚类方法，包括以下步骤：S1：获取具有属性的样本数据，并对其进行预处理；S2：构建超图以及超图的实例矩阵；S3：构建超边拉普拉斯矩阵并获取超边拉普拉斯矩阵的特征向量以及特征值；S4：对超边拉普拉斯矩阵的特征向量进行特征还原得到超图拉普拉斯矩阵的特征向量；S5：将超图拉普拉斯矩阵的特征向量作为指示向量输入到k均值算法进行顶点聚类，得到超图的顶点聚类结果，完成超图聚类。本发明提供一种无监督的超图聚类方法，通过使用超边拉普拉斯矩阵的特征向量进行还原解决超图聚类问题，避免了直接计算超图拉普拉斯矩阵的特征向量，解决了传统超图谱聚类模型具有较高的时间复杂度以及空间复杂度的问题
一种监督超图方法

[发明专利]一种基于多尺度分解-重构的SAR干涉图滤波方法-CN202011361040.0在审
发明人：庄会富;彭磊;范洪冬;迟博文;邓喀中;张克非;郑美楠 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：设置高斯‑拉普拉斯金字塔多尺度变换的金字塔最大层数L；利用高斯‑拉普拉斯金字塔多尺度变换理论分解SAR影像复数干涉图I0，得到复数干涉图I0的拉普拉斯金字塔La；对拉普拉斯金字塔La的顶层图像应用基于伪相干性的迭代自适应Goldstein低通滤波器；对拉普拉斯金字塔La除顶层以外的其它层图像应用基于伪相干性的Goldstein低通滤波器；对低通滤波后的拉普拉斯金字塔La′应用逆拉普拉斯变换，重构得到滤波后SAR影像干涉图
一种基于尺度分解 sar 干涉滤波方法

[发明专利]一种血管图像配准方法-CN202011322340.8在审
发明人：贾艳楠 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种血管图像配准方法，包括：获取血管的第一亮血图像和第一黑血图像；基于下采样处理，由第一亮血图像得到亮血高斯金字塔，由第一黑血图像得到黑血高斯金字塔；基于上采样处理，利用亮血高斯金字塔得到亮血拉普拉斯金字塔，利用黑血高斯金字塔得到黑血拉普拉斯金字塔；对亮血拉普拉斯金字塔和黑血拉普拉斯金字塔中对应层的图像进行配准，得到配准的亮血拉普拉斯金字塔；利用配准的亮血拉普拉斯金字塔作为叠加信息，对亮血高斯金字塔和黑血高斯金字塔中各层图像进行自上而下的配准本发明用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔提高血管图像配准效率，统一亮血图像和黑血图像坐标系，可简便快速得到诊断所需信息。
一种血管图像方法

[发明专利]一种面向复杂几何形状的神经算子构建方法-CN202310122289.3在审
发明人：李迎光;刘旭;陈耿祥;孟庆禄;陈璐;郝小忠;刘长青;许可 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：该方法首先获取复杂几何形状所对应的离散几何网格，并根据几何网格类型定义几何网格的拉普拉斯算子，然后根据拉普拉斯算子计算反映几何形状频域信息的拉普拉斯谱，再利用上述拉普拉斯谱，构造拉普拉斯核积分模块，进而实现面向复杂几何形状的神经算子模型的构建
一种面向复杂几何形状神经算子构建方法

[发明专利]一种基于拉普拉斯峰值聚类的人脸识别方法-CN202010927909.7在审
发明人：杨旭华;王磊;肖杰;周艳波 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于拉普拉斯峰值聚类的人脸识别方法，根据现有的人脸图像数据集，使用CWSSIM算法计算任意两张人脸图像的相似度作为图像之间的距离，将人脸图像数据集合转换为一个完全加权网络，连边的权值为图像节点之间的距离；计算网络的度矩阵、拉普拉斯矩阵和拉普拉斯能量值，进而计算网络节点的拉普拉斯中心性和最短距离，根据节点的拉普拉斯中心性和最短距离的乘积获得节点的决策指标，选取决策指标大于预设阈值的节点为聚类中心，将其余节点归属到距离最近的聚类中心所代表的类别本发明基于拉普拉斯中心性提取中心图像，再通过聚类对人脸图像进行识别，提高了人脸识别的速度和准确度。
一种基于拉普拉斯峰值识别方法

[发明专利]图像曝光融合方法、装置及存储介质-CN202111574767.1在审
发明人：王朋;焦文菲 -专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取待融合图像序列，所述待融合图像序列包括多个待融合图像，所述多个待融合图像是针对同一场景在不同的曝光量下拍摄得到的图像；根据所述待融合图像序列计算融合拉普拉斯金字塔；根据目标拉普拉斯金字塔的第一顶层图像的亮度分布替换所述融合拉普拉斯金字塔的第二顶层图像的亮度分布，以得到目标融合拉普拉斯金字塔，其中，所述目标拉普拉斯金字塔是根据所述待融合图像序列中的目标待融合图像生成的；根据所述目标融合拉普拉斯金字塔重建得到目标图像。
图像曝光融合方法装置存储介质

[发明专利]一种基于非凸拉普拉斯算子的视频前背景分离方法及系统-CN202210797150.4在审
发明人：杨永鹏;何硕秋;杨真真;王文轩;张永;张宇卓 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非凸拉普拉斯算子的视频前背景分离方法及系统，获取视频信息并将其转为对应二维矩阵，输入到预先构建的基于非凸拉普拉斯算子的视频前背景分离模型，利用交替方向乘子法求解所述基于非凸拉普拉斯算子的视频前背景分离模型，得到视频的前景和背景；获取鲁棒主成分分析模型；采用非凸的拉普拉斯核范数替代鲁棒主成分分析模型中的秩函数，采用非凸的拉普拉斯范数替代鲁棒主成分分析模型中的l0范数，同时在鲁棒主成分分析模型中加入噪声项得到所述基于非凸拉普拉斯算子的视频前背景分离模型。
一种基于拉普拉斯算子视频背景分离方法系统

[发明专利]一种无线信道测试方法及装置-CN201710091894.3有效
发明人：邓中亮;胡爱华;王闯;张耀;尹露 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-02-21 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种无线信道测试方法及装置，其中，该方法包括：获取发送端通过无线信道传输的正弦特征的拉普拉斯小波信号，并且记录拉普拉斯小波信号的接收时间；对拉普拉斯小波信号进行模数转换，得到转换后的第一数字信号；根据拉普拉斯小波信号的接收时间，通过预先建立的与正弦特征的拉普拉斯小波信号对应的小波字典，并利用匹配追踪算法，对转换后的第一数字信号进行匹配追踪计算，得到无线信道中多径分量的延时值和衰减系数。通过使用预先建立的小波字典对拉普拉斯小波信号转换后的第一数字信号进行匹配追踪计算，能够直接得到无线信道的多径分量的精确的衰减系数和延时值，避免了人工分析对测试结果的影响，降低了测试误差。
一种无线信道测试方法装置

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