专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于灰度空间相关的最大方差图像分割算法-CN201510317773.7在审
  • 贺建峰;符增 - 昆明理工大学
  • 2015-06-11 - 2015-09-30 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于灰度空间相关的最大方差图像分割算法,属于数字图像处理技术领域。本发明包括步骤首先在Matlab中输入一幅待分割的图像,再使用各像素的灰度值与其邻域内相似像素的数目来构建灰度空间相关GLSC直方图;然后用GLSC直方图计算该图像的最大方差,得到图像的最大方差函数,其中应用积分图的思想降低计算复杂度;再用穷举计算当最大方差函数取最大值时的解;最后根据所得的解,将图像的像素重新分配,重建图像即得到分割结果。本发明在分割目标和背景边界模糊的图像具有很好的效果,且运行时间远快于二维最大方差方法。
  • 一种基于灰度空间相关大类方差图像分割算法
  • [发明专利]一种基于超像素的动态户外环境中的自动分割方法-CN201710216762.9在审
  • 夏春秋 - 深圳市唯特视科技有限公司
  • 2017-04-05 - 2017-07-14 - G06T7/11
  • 本发明中提出的一种基于超像素的动态户外环境中的自动分割方法,其主要内容包括计算低纹理超像素、使用最大方差生成阈值色调图像、估计背景分布、像素标签分配、创建掩码,其过程为,先将图像转换为色调饱和度值色彩空间,并将其分割成超像素,使用能量驱动采样方法计算超像素,再使用最大方差生成阈值色调图像,接着利用超像素组估计背景像素的概率分布,将色调图像与分布进行比较,生成像素标签,最后创建包括感兴趣对象和背景对象的区域的掩码图像本发明利用低纹理超像素,使用最大方差生成阈值色调图像,使得在照明条件不稳定的条件下也能准确分割,而且算法简单,准确度也有所提高。
  • 一种基于像素动态户外环境中的自动分割方法
  • [发明专利]一种基于特征分析的视频火焰检测方法-CN201010244886.6无效
  • 丁天;甘智峰;邵文简;赖页 - 丁天;甘智峰;邵文简;赖页
  • 2010-08-04 - 2010-12-08 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于特征分析的视频火焰检测方法,针对固定视场的监控摄像机获取的视频图像,首先采用最大方差对图像进行二值化分割,获取前景区域,然后采用形态学滤波去除噪点,再统计前景区域的多项特征,如颜色亮度最大方差对图像的二值化分割能够减少大量的干扰的影响。同时,针对目前常用的火焰检测方法存在着判别特征单一或偏少的缺陷,本发明对最大方差获取的前景区域提取了多项特征进行综合判断,实现了对视频图像中是否存在火焰的快速准确识别,同时大大降低了误报率。
  • 一种基于特征分析视频火焰检测方法
  • [发明专利]基于迭代最大方差的SAR图像变化检测方法-CN201810508957.5有效
  • 许述文;廖燕;水鹏朗;梁寒 - 西安电子科技大学
  • 2018-05-24 - 2022-03-18 - G06V20/13
  • 本发明公开了一种基于迭代最大方差的SAR图像变化检测方法,主要解决现有技术对于变化区域占整体区域的小部分情况下检测会产生过多虚警点的问题,其实现方案是:1.获取不同时相同一地区的SAR图像并进行预处理;2.生成对数比差异图;3.迭代使用最大方差遍寻差异图查找变化元素与非变化元素相对均匀的区域;4.将这一区域的分割阈值应用到全图,得到分割结果图;5.对分割结果图进行中值滤波,得到最终变化检测结果图本发明解决了直方图为单峰时最大方差虚警过多的问题,提高了运行效率较高,可用于快速SAR图像变化检测,尤其是对于小面积变化区域的检测。
  • 基于迭代最大类方差sar图像变化检测方法
  • [发明专利]肿瘤图像处理方法-CN201310718243.4在审
  • 庄礼鸿;吴明霓 - 汕头大学
  • 2013-12-23 - 2014-06-25 - G06T7/00
  • 本发明实施例公开了一种肿瘤图像处理方法,包括步骤:S1移除图像背景;S2自动多阈值设置;S3使用最大方差进行图像处理;S4对图像做二值化处理。本方法与传统最大方差或其他方法的区别在于,本对聚合分割开发了一种自动化多阈值设置,此方法相对其他MRI图像分割方法来说,简单而快速地分割了肿瘤区域有助于帮助病理学家分辨精确地损伤大小与区域。
  • 肿瘤图像处理方法
  • [发明专利]一种区分粒子群落的方法及粒子分析仪-CN201610676826.9在审
  • 李迎春 - 江苏康尚生物医疗科技有限公司
  • 2016-08-16 - 2017-01-04 - G01N15/00
  • 其中方法包括:获取不同粒子的特性分布的原始直方图H;根据获取的不同粒子的特性分布的原始直方图H,计算得到粒子的总数目;根据得到的粒子总数目,得到不同粒子的数目;根据得到的不同粒子数目,计算得到原始直方图的类方差g(T);根据计算得到的原始直方图的类方差,得到最大方差,根据其最大方差确定不同粒子的临界分类线。本发明的一种区分粒子群落的方法,粒子分布的原始直方图在不进过处理的情况,直接通过统计原始直方图的类方差,获得最大方差值,从而较为准确的获得不同粒子之间的界限。
  • 一种区分粒子群落方法分析

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