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[发明专利]一种面向图像组分块压缩感知的测量端观测效能调控方法-CN201910387957.9有效
发明人：刘浩;翟广涛;孙韶媛;邓开连;孙嘉曈;刘洋;袁浩东;魏国林;廖荣生;黄震 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： H04N19/177 文献下载
摘要：难控的观测效能是制约视频观测编码技术发展的主要难题。基于图像组分块压缩感知架构，本发明提供了一种模型引导的观测效能调控方法，测量端根据当前图像组的观测结果与GOP帧间相关模型，在功耗约束下为后一图像组预先分配关键帧/非关键帧的采样率和量化深度。当前图像组执行完观测编码，若当前功耗满足功耗约束，后一图像组仍然采用当前图像组的观测参数；否则，后一图像组进入递减模式或递增模式，根据GOP帧间相关模型更新观测参数。由于邻近的图像组具有近似的统计特性，所提方法为视频观测编码提供了一种在功耗约束下观测参数的预设机制，能够快速地为关键帧/非关键帧分配采样率和量化深度，为连续图像组提供优化的观测效能。
一种面向图像组分压缩感知测量观测效能调控方法

[发明专利]基于全尺度质量总和的图像集超分辨率自适应阈值选取方法-CN201811103632.5有效
发明人：况奇刚;刘浩;黄荣;孙韶媛;魏国林;孙嘉曈;刘洋;吴乐明 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-09-20 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：在图像超分辨率处理研究领域，对于任意倍增比的超分辨率研究仍然鲜见相应的成果。在高倍增比下，图像清晰度变得过低，肉眼已难以识别图像的内容，但是随着技术的进步，机器却可以自动识别清晰度不高的图像。本发明公开了一种基于全尺度质量总和的图像集超分辨率自适应阈值选取方法。所提方法是在任意倍增比图像处理中，选定全尺度质量总和Q为参考量，并以在任意倍增比下的Q大小作为评判测度，通过各种算法的Q值来评判其在任意倍增比中处理超分辨率图像的优劣性。本发明具有通用性，即是在全尺度图像处理中，都可以采取该方法来选取合适的切换值进行算法的切换，以获得整体更优的图像重建质量。
基于尺度质量总和图像分辨率自适应阈值选取方法

[发明专利]一种归类精度保持的在线图像集压缩方法-CN201810533771.5有效
发明人：吴乐明;刘浩;魏国林;孙嘉曈;陈根龙;刘洋;黄震;况奇刚 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种归类精度保持的在线图像集压缩方法，包括：对图像集的两个压缩参数：质量因子Q和分辨率S进行适当的压缩。基于卷积神经网络分类器，将不同压缩参数下得到的图像集在该分类器下进行归类测试，对比与分析归类精度，得到精度保持的数据集压缩方法，利用归类精度保持下的最优压缩方法，为后续图像集归类精度保持双参数压缩方法选取提供参考。本发明能够快速准确地找到在线图像集归类精度保持下的最优压缩方法，大大减少在线图像集归类精度保持下的最优压缩所需的时间。
一种归类精度保持在线图像压缩方法

[发明专利]基于自适应相似集合稀疏的差错隐藏方法-CN201710975599.4有效
发明人：王冰;刘浩;李康达;陈根龙;孙嘉曈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自适应相似集合稀疏的差错隐藏方法。本发明不同于传统的采用单一图像块或固定数目图像块作为修复单元的方法，该方法根据自然图像中图像块之间的联合特征，自适应地选取不同数量的相似图像块，构造自适应相似集合；然后以相似集合作为基本单元，训练自适应字典，并构造基于稀疏表示的图像恢复模型；最后，采用分解Bregman迭代框架算法高效地求解目标代价函数。本发明所提方法采用自适应相似集合作为差错隐藏的基本单元，能够有效地排除非相似块的干扰，准确地构造相似集合，保证恢复后的图像具有较好的清晰度，能够进一步提高图像的恢复质量。
基于自适应相似集合稀疏差错隐藏方法

[发明专利]一种面向图像集的置信度一致性增强质量评价方法-CN201810267694.3有效
发明人：孙晓帆;刘浩;张鑫生;吴乐明;况奇刚;孙嘉曈;刘洋;魏国林;廖荣生;黄震 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向图像集的置信度一致性增强质量评价准则，包括以下步骤：将原始图像集通过图像质量增强算法得到增强后的图像集；再使用现有的质量评价方法对原始图像集以及增强后的图像集中的全部图像进行质量评价，得到每幅图像增强前后的质量分数；算出各幅图像增强前后的质量分数差值，并求出质量分数差值的平均值U与标准差S；选取置信区间，对质量分数差值进行筛选；在筛选后的有效测试数据中求出一致性增强质量评价分数有效值，并判断该图像质量增强算法的一致性与稳定性。本发明可以在不同的质量评价方法下，为具体应用与特定参数标准找出适当的图像质量增强算法，并为所有的图像质量增强算法提供一个可靠性更高的质量评价体系。
一种面向图像置信一致性增强质量评价方法

[发明专利]一种基于特征匹配度的无参考视频增强效果评测方法-CN201810127313.1有效
发明人：刘浩;刘洋;孙嘉曈;邓开连;孙韶媛;魏国林;廖荣生;黄震 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征匹配度的无参考视频增强效果评测方法，包括以下步骤：使用某一视频增强算法E对含有N帧的原始视频V进行质量增强，得到已增强视频Ve；按帧顺序依次获取已增强视频帧的基色分量图像，采用不变量特征算子分别提取分量图像的特征向量；依次对前后帧中同一基色分量的特征向量进行特征匹配，分别计算出两幅分量图像特征点匹配成功的个数；判断当前帧是否为已增强视频Ve的最后一帧，如果不是，则返回上述步骤；否则，进入下一步骤；累计所有前后帧基色分量的特征匹配点数，将所有特征匹配点数的每帧分量平均值作为该视频增强算法的特征匹配度。本发明为改进无参考视频增强算法提供了一种客观评测准则。
一种基于特征匹配参考视频增强效果评测方法

[发明专利]HEVC压缩域双SVM模型的视频显著性预测方法-CN201810766665.1有效
发明人：张鑫生;刘浩;孙晓帆;吴乐明;况奇刚;魏国林;廖荣生;孙嘉曈;刘洋 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： H04N19/137 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于HEVC压缩域双SVM模型的视频显著性预测方法。所提方法对视频数据集中选定的所有训练视频序列进行分类，使用分类的训练视频序列A类和B类对HEVC压缩域双SVM显著性预测模型分别进行训练，得到两种不同的压缩域显著性预测模型。从视频数据集中选取某一测试视频序列进行预分类操作，使用已经训练好的HEVC双SVM显著性预测模型对测试视频序列进行显著性的预测，所提方法能够获得较好的显著性预测效果。
hevc 压缩 svm 模型视频显著预测方法

[发明专利]一种面向量化分块压缩感知的螺旋式逐块测量值预测方法-CN201810012253.9有效
发明人：刘浩;孙嘉曈;宫晓蕙;魏国林;廖荣生;赵曙光;吴乐明;况奇刚 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向量化分块压缩感知的螺旋式逐块测量值预测方法，包括以下步骤：按照螺旋次序，依次对当前第i个图像块xi进行独立观测得到当前图像块的测量值，其中，每个图像块均使用相同的观测矩阵；根据当前图像块的螺旋次序，对测量值执行测量值的多方向预测，得到最优的预测残差；对当前图像块最优的预测残差进行量化输出，获得量化值；对量化分块压缩感知系统的测量端的量化值进行反量化，得到当前图像块的重构残差；将重构残差与候选块的重构测量值相加得到当前图像块的重构测量值，随后进行缓存，为后续图像块的测量值预测做准备。本发明能够提高QBCS的整体率失真性能。
一种面向量化分块压缩感知螺旋式测量预测方法

[发明专利]一种防止容性无功倒送的高压配电网无功规划方法-CN202110381433.6在审
发明人：邢洁;曹瑞琳;景小敏;郭斌;刘洋;孙嘉曈;马洪艳 -专利权人：东华大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： H02J3/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种防止容性无功倒送的高压配电网无功规划方法，建立考虑功率因数约束的含电抗器和电容器的综合无功规划模型，该模型考虑在高压配电系统中同时配置电容器和电抗器，以规划期内无功补偿设备投资和有功网损成本之和最小为目标函数，在约束中增加了节点功率因数约束，然后提出一种基于功率因数无功灵敏度的改进遗传算法，通过求解所提模型，得到电容器和电抗器无功规划方案，在峰谷时段分时投切，可以满足功率因数约束，避免容性无功倒送上级电网，解决峰谷差日益扩大的高压配电网在低负荷时产生的无功倒送和功率因数越限问题。
一种防止无功高压配电网规划方法

[发明专利]一种三基色联合预均衡和去模糊的水下图像增强方法-CN201710843914.8有效
发明人：孙晓帆;刘浩;张鑫生;邓开连;孙嘉曈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-09-19 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种三基色联合预均衡和去模糊的水下图像增强方法，具体包括：利用颜色校正的直方图均衡化方法处理图像；利用暗通道模型对校正后的图像进行再处理；改善图像的背景光估计；优化传输图估计；恢复图像场景。本发明能够获得良好的视觉效果和客观质量，并且具有计算简单、恢复质量好等优点。
一种基色联合均衡模糊水下图像增强方法

[发明专利]一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法-CN201711434374.4有效
发明人：孙晓帆;刘浩;张鑫生;孙嘉曈;吴乐明;况奇刚;魏国林 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法，包括以下步骤：使用现有的质量评价准则对水下图像集中的一幅原始图像进行质量评价；将所述原始图像通过图像质量增强算法得到增强后的图像，并使用上述现有的质量评价准则对增强后的图像进行质量评价，根据两个质量评价结果计算CEQAi值，重复上述步骤得到该水下图像集中所有图像的CEQAi值，并找出其中的最大值、最小值和平均值，最后利用这些值及权重系数得到上述图像质量增强算法在上述质量评价准则下对于此水下图像集的CEQA有效值。本发明可以为面向水下图像集的各种图像质量增强算法与质量评价准则提供一个一致性增强性能的评价体系。
一种面向水下图像一致性增强质量评价方法

[发明专利]面向量化分块压缩感知编码的双测量参数率失真控制方法-CN201810031831.3有效
发明人：刘浩;魏国林;孙嘉曈;刘洋;赵曙光;吴乐明;况奇刚 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向量化分块压缩感知编码的双测量参数率失真控制方法，以采样率和量化深度作为测量参数，在码率约束下实现编码质量的最大化，分为训练模式和工作模式：在训练模式下，通过在各种测量参数值下恢复目标图像，构建控制器所用的双测量参数模型；在工作模式下，根据双测量参数模型分配测量参数值，对目标图像执行量化分块压缩感知编码，以便在给定的码率约束下获得优化的编码质量。本发明能够为后续目标图像预先设定优化的测量参数值，在不同的码率级别约束下渐进地调整编码质量，由于邻近的目标图像具有相对一致的统计特性，本发明能够为后续目标图像提供优化的率失真性能。
面向量化分块压缩感知编码测量参数失真控制方法

[发明专利]一种能耗-精度可控的传感器双参数分配系统-CN201710793206.8有效
发明人：刘浩;孙嘉曈;邓开连;宫晓蕙;何志海 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明提供了一种能耗‑精度可控的传感器双参数分配系统，包括通过传输信道连接的传感器和服务器；系统的训练模式通过分析采样因子S和量化参数Q如何影响监控图像的编码复杂度、比特率、图像质量等特性，统计编码能耗、传输能耗、场景归类精度等性能指标与两个控制参数之间的内在联系，构建精度阈值与(S，Q)控制参数之间的精度参数优化模型；系统的工作模式根据精度参数优化模型，能够预先设定适当的(S，Q)控制参数，在归类精度约束下渐进地调整传感器能耗，取得近似最优的能耗‑精度控制性能。本发明通过测试智能无线图像监控的编码复杂度、比特率、精度特性，给出控制参数的计算方法，为监控成像应用提供了能耗‑精度的可控机制。
一种能耗精度可控传感器参数分配系统

[发明专利]一种面向航拍图像集的自适应压缩采样分配方法-CN201710985612.4有效
发明人：李康达;刘浩;王冰;邓开连;孙嘉曈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： H04N19/132 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向航拍图像集的自适应压缩采样分配方法，包括以下步骤：预测量过程：在待测图像集中随机选取若干幅图像作为预测量图像集，计算预测量图像集中每幅图像的方差，并根据预测量图像集复合质量计算最佳预测量参数；为待测图像集建立图像方差模型；采样率分配；采用高斯随机矩阵进行压缩采样。本发明通过为图像集中的不同图像分配相应的采样率，能够更有效地提升图像集的整体重构质量。
一种面向航拍图像自适应压缩采样分配方法

[发明专利]基于计算机视觉的植物生长检测系统-CN201910312148.1在审
发明人：刘春阳;邓开连;徐炫辉;付豪;孙嘉曈;孔维健;王晓峰;袁惠;孙浩 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于计算机视觉的植物生长检测系统，其特征在于，包括：OpenMV3 Cam M‑OV7725智能图像处理颜色识别传感器；由图像处理单元对植物图像进行处理。本发明采用计算机视觉技术获得实时新图像，结合数字图像处理，图像分析，模式识别及RGB颜色检测，主动轮廓模型等方法构建诊断模型，通过对植株形状、叶形结构、叶脉形态特征及叶片颜色来进行识别和诊断，判断植株中氮元素含量情况。
植物生长检测计算机视觉计算机视觉技术颜色识别传感器数字图像处理图像处理单元智能图像处理主动轮廓模型诊断模式识别图像分析形态特征叶片颜色叶形结构植物图像植株形状叶脉植株氮元素新图像构建检测

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