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[发明专利]一种立体图像匹配图计算方法-CN201610780786.2有效
发明人：吴敏;雷建军;侯春萍;李乐乐;丛润民;梅旭光 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明属于图像处理、立体视觉技术领域，为提出一种立体图像匹配图计算方法，为立体图像重定向带来较好的像素匹配结果。本发明采用的技术方案是，立体图像匹配图计算方法，步骤如下：1.能量方程的建立2.基于动态规划的线选择3.匹配图的建立线选择之后，按照选择的顺序，进行线匹配。首先，线中的像素根据视差关系寻找匹配像素得到匹配线对。然后，线匹配对被暂时移除，以避免重复匹配。接着寻找下一个线匹配对。这个过程将会持续直到每一条线都有一个匹配线；4.基于匹配图的匹配关系建立。本发明主要应用于图像处理。
一种立体图像匹配计算方法

[发明专利]无参考DIBR生成图像质量评价方法-CN201811544691.6在审
发明人： 侯春萍;岳广辉;李浩 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种无参考DIBR生成图像质量评价方法，包括以下步骤：1)局部空洞区域检测及质量度量：给定图像I，计算其局部二值模式图LBP，并对LBP图进行二值化，定义LBP值为8的区域为空洞区，以非空洞区域与整体图像面积的占比作为空洞区域的质量度量Q₁；2)局部拉伸区域检测及质量度量：对LBP图重新二值化，规定LBP值为8的像素值为1，其余LBP值对应的像素值为0，对整个图像每一列的像素值进行相加并取均值，规定均值大于0.2的列为拉伸区域,定义拉伸区域与其相邻等面积的区域的梯度相似性为拉伸区域强度的度量Q₂；3)全局模糊质量度量；4)整体质量评估。
质量度量空洞区域拉伸区域像素生成图像质量评价二值化图像二值模式局部拉伸区域检测整体图像质量评估参考空洞区度量相加模糊检测全局

[发明专利]自然性、结构和双目不对称无参考立体图像质量评价方法-CN201811622259.4在审
发明人： 侯春萍;岳广辉;李浩 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明属于立体图像处理领域，为在立体图像自然性、结构特性和双目不对性的基础上，提出一种立体图像质量评价方法，结果优于其他算法，并且与人眼主观评价分数更为接近，说明提出的方法适用于解决无参考的立体图像评价问题。为此，本发明采取的技术方案是，自然性、结构和双目不对称无参考立体图像质量评价方法，步骤如下：1、数据准备；2、自然场景统计特征提取；3、独眼图特征提取；4、不对称失真特征提取；5、图像质量预测。本发明主要应用于立体图像处理场合。
立体图像质量评价不对称自然性双目立体图像处理参考结构特性失真特征数据准备特征提取统计特征质量预测主观评价自然场景人眼算法图像应用

[发明专利]一种基于双目视觉和深度学习的无人机人机交互方法-CN201611030533.X有效
发明人：侯永宏;叶秀峰;侯春萍;刘春源;陈艳芳 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双目视觉和深度学习的无人机人机交互方法，在无人机上搭载嵌入式图像处理平台及双目摄像头，该嵌入式图像处理平台通过接口连接飞行控制器，无人机与地面通过该平台通信，平台带有图形处理器，运行卷积神经网络深度学习算法，在摄像头捕捉视频的同时对图像进行并行计算。本发明将卷积神经网络移植到配置了具有专用图形处理器(GPU)的嵌入式平台上，通过并行计算进行加速从而加快了运行速度。
一种基于双目视觉深度学习无人机人机交互方法

[发明专利]人眼检测与定位方法-CN201510894511.7有效
发明人：周圆;陈洁;陈莹;田宝亮;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-12-07 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种近实时效应的人眼检测与定位方法，首先利用Adaboost算法找到人脸区域，并在此基础上运用先验知识缩小眼睛的位置范围，分别将左右眼睛的位置估计出来；然后进行模板匹配，初步检测到人脸区域，并确定人眼的候选区域，通过计算人眼平均模板和待检测图像之间的相关系数，通过相关程度来最终确定该候选区域是否为人眼区域；当相关系数大于预先设定好的阈值判断该区域为人眼区域，框出此区域，否则便不是人眼的位置。本发明能提高人眼的正确检测率和定位率。
实时效应检测定位方法

[发明专利]基于双目融合的立体图像质量评价方法-CN201610363321.7有效
发明人：李素梅;丁学东;刘富岩;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-05-26 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明属于视频和图像处理领域，为提出一种符合人类视觉系统相关特性且更加有效的立体图像客观质量评价方法。使新的立体图像客观质量评价方法更加准确高效的评价立体图像的质量,同时在一定程度上推动立体成像技术的发展。本发明采用的技术方案是，基于双目融合的立体图像质量评价方法，包括以下步骤：步骤1：构建符合人类视觉特性的单目感知模型；步骤2：计算由步骤1得到的感知图像X_v的图像失真度Q_D1)计算左右视图图像子块的结构相似度SSIM2)构建最终的图像失真度Q_D结合人眼立体视觉双目融合特性和视觉中心显著性特性，对上一步所得的图像子块结构相似度指标进行加权求和计算最终的图像失真度评价分数Q_D。本发明主要应用于视频和图像处理。
基于双目融合立体图像质量评价方法

[发明专利]基于深度学习的联合噪声估计和图像去噪方法-CN201811366509.2在审
发明人：岳焕景;周生笛;杨敬钰;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属，为实现对实际噪声的方差进行更为精确的估计，并利用估计的噪声方差辅助进行图像的去噪，本发明，基于深度学习的联合噪声估计和图像去噪方法，通过卷积神经网络预测噪声η的方差∑，并借助于∑预测噪声强度值从而求解原无噪声图像具体步骤如下：步骤1：数据准备；步骤:2：设计噪声方差估计的网络架构；步骤3：构建图像去噪的网络架构；步骤4：将步骤1和步骤2里的网络连接构成一个网络，同时进行标准差估计和噪声值估计；步骤5：设置网络参数。本发明主要应用于实际噪声的方差进行更为精确的估计场合。
图像去噪方差噪声实际噪声网络架构噪声估计图像卷积神经网络噪声方差估计数据准备网络参数网络连接噪声方差标准差无噪声求解预测构建去噪联合学习应用网络

[发明专利]基于中央偏移的立体图像质量评价方法-CN201610202589.2有效
发明人：李素梅;朱兆琪;徐姝宁;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，为使客观评价的结果与主观评测的一致性更高，为立体图像质量评价提供一个新的思路。本发明基于中央偏移的立体图像质量评价方法,步骤如下:1)采用结构相似度算法SSIM，计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较函数，将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵，再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同；2)根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算，得到右图像的图像质量评价得分；3)然后再重复上述步骤，计算左视点的图像质量评价得分，将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。本发明主要应用于图像处理。
基于中央偏移立体图像质量评价方法

[发明专利]基于相遇概率与社会分析的容忍延迟网络路由实现方法-CN201510772878.1有效
发明人：由磊;杨沫;李冰;侯春萍;赵建军 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-11-12 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： H04W40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相遇概率与社会分析的容忍延迟网络路由实现方法，DTN网络中当一对节点相遇时，进行所述相遇节点对于同一社区节点的相遇的衰减概率以及对于社外部区节点的相遇的衰减概率更新；接下来，利用更新后的衰减概率进行其他节点或其他社区对于所述相遇节点或者相遇社区的相遇概率更新；以及进行所述相遇节点与其它社区或者其它节点的传递概率更新；当DTN网中有消息产生时，源节点产生消息，消息在网络中扩散，实现了消息从源节点到达目的节点。本发明用给定的社区结构与分布式的概率计算，确定了出色的DTN社会网络路由，为DTN路由的发展，为建立“实用”的DTN通信网路路由做出了贡献；同时保证了消息投递成功率，传递时延，节点内存的平衡。
基于相遇概率社会分析容忍延迟网络路由实现方法

[发明专利]一种深度视频编码快速方法-CN201610780882.7有效
发明人：雷建军;段金辉;侯春萍;李东阳;贺小旭;孙振燕 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：本发明属于3D视频编码领域，为实现对3D‑HEVC深度视频进行快速编码，在保证编码性能没有明显损失的情况下有效地降低3D‑HEVC计算复杂度，节省编码深度视频的时间。充分考虑深度视频帧间灰度值相似性，实现有效的深度视频编码快速算法。本发明采用的技术方案是，深度视频编码快速方法，步骤如下：1.灰度值相似判断2.CU最小编码深度层计算3.基于灰度相似的PU模式提前决策。本发明主要应用于3D视频编码场合。
一种深度视频编码快速方法

[发明专利]最大熵和KL散度无参考对比度失真图像质量评价方法-CN201811411545.6在审
发明人： 侯春萍;岳广辉;李浩 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-24 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，为提出一种无参考对比度失真图像质量评价方法，该方法与主观评价分数有着较高的一致性，能够有效地评价对比度失真图像。为此，本发明采取的技术方案是，最大熵和KL散度无参考对比度失真图像质量评价方法，步骤如下：(1)最大熵计算；(2)平均强度直方图计算；(3)度量强度分布的改变；(4)质量评价。本发明主要应用于图像处理场合。
失真图像质量评价最大熵散度参考图像处理领域强度直方图强度分布图像处理主观评价有效地度量应用

[发明专利]一种基于多流区域推荐网络的行人检测方法-CN201811602537.X在审
发明人：雷建军;郭亭佚;侯春萍;陈越;彭勃;王梦园 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多流区域推荐网络的行人检测方法，所述方法包括以下步骤：获取可见区域模式，通过多个可见区域引导网络提取不同可见区域模式下的行人特征，采用多流特征融合网络将上述行人特征进行融合；将融合后的行人特征输入到一个全局推荐区域网络结构中以此生成推荐区域；采用包含难例挖掘的随机森林方法对上述推荐区域进行进一步分类，形成最终的推荐结果。本发明能够有效提升深度学习网络对于遮挡行人的检测效果，采用多流可见区域引导网络能够对不同的可见区域状况反应出不同的响应，从而提取到特定区域的深度特征，能够有效提升网络对不同可见区域模式下特征的提取效果；在实现端到端的行人检测的同时，提升遮挡行人的检测效果。
可见区域行人检测网络遮挡深度特征随机森林特征融合特征输入网络结构网络提取融合检测分类挖掘响应全局学习

[发明专利]一种深度建模模式简化搜索方法-CN201610735378.5有效
发明人：雷建军;孙振燕;侯春萍;朱涛;张凝;段金辉 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：一种深度建模模式简化搜索方法，包括：采用角度模式对深度预测单元进行预测；对深度预测单元进行边界检测，判断是否直接跳过深度建模模式；构建粗糙搜索图样集合；视点合成优化，是在获取粗糙搜索图样集合之后，分别选取集合中的图样进行视点合成优化，通过视点合成优化，选择失真最小的图样作为初步最佳匹配图样；构建精细搜索图样集合，是最佳图样为参考，获取最佳图样的起点和终点，分别以起点和终点为中心点向上下或左右各取2个像素点，像素点作为新的起点和终点进行组合，得到24种图样，形成精细搜索图样集合；选取最佳预测模式，并进行编码。本发明通过简化深度建模模式的搜索过程，减少了编码时间，降低了运算复杂度，提高了编码速度。
一种深度建模模式简化搜索方法

[发明专利]一种基于LBP的无参考图像质量评价方法-CN201810944805.X在审
发明人：沈丽丽;耿小荃;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-08-19 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LBP的无参考图像质量评价方法，包括：通过prewitt梯度算子得到失真图像的一阶梯度幅度图，通过laplace梯度算子得到失真图像的二阶梯度幅度图。对第一步中得到的两幅梯度幅度图分别进行CLBP编码，每幅梯度幅度图得到三组编码，进而得到每幅梯度幅度图的CLBP联合直方图。将一阶梯度幅度图和二阶梯度幅度图的CLBP联合直方图进行整合得到特征向量，对特征向量进行PCA降维，最终形成一个表达完整图像信息的特征向量。选取训练数据、测试数据和迭代次数，基于所提取的特征向量，利用支持向量机进行训练，取测试数据的中间值作为最终的质量评价分数。
特征向量幅度图梯度幅度质量评价无参考图像测试数据二阶梯度失真图像梯度算子一阶梯度直方图完整图像信息支持向量机训练数据组编码迭代整合联合

[发明专利]基于EEG技术对立体深度运动引起的视觉疲劳分析方法-CN201810962967.6在审
发明人：沈丽丽;吴子阳;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： A61B3/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于EEG技术对立体深度运动引起的视觉疲劳分析方法，包括以下步骤：一定时长的立体深度运动视频的制作，运动速度分为慢、中、快三种；对主观评分标准进行划分；对被试者的主观评价结果进行分析，包括各项主观评分单因素方差分析以及出现的普遍性分析；采集各个被试疲劳前后的脑电信号，经过预处理后，分别提取各个电极上脑电信号的θ、α、β3个基本波段及相对能量及能量比值(α+θ)/β、α/β、θ/β、(α+θ)/(α+β)、α/θ、θ/(α+β)；进行适用于评估视觉疲劳脑电特征的筛选。
深度运动视觉疲劳脑电信号分析单因素方差分析预处理主观评价结果脑电特征评分标准主观电极波段时长视频疲劳采集筛选评估制作