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]一种有效的图像自适应方法-CN201110161154.5无效
  • 毋立芳;宫玉;曹连超;袁星柢;刘书琴;武文斌;邓亚丽;高美琴;张娟娟 - 北京工业大学
  • 2011-06-15 - 2011-11-23 - G06F3/048
  • 一种有效的图像自适应方法通过图像距离评价方法将现有的细缝裁切方法和非均匀映射方法融合在一起。本方法首先采用细缝裁切的方法对图像进行裁切,每抽取一条细缝后计算当前图像与参考图像的距离,该距离由重要信息变形函数表征,由移除细缝后剩下的重要像素的子图像平均图像差分和被移除重要像素的平均能量损耗加权得到;通过重要信息变形函数评价自适应后图像相对于参考图像的形变程度,通过移除细缝后的重要信息变形函数值的平均值计算平均信息变形差值。当重要信息变形函数的值超过平均信息变形差值时终止细缝裁减方法,改用非均匀映射方法直到得到目标大小的图像。本发明不仅移除图像中非重要区域,并且有效地保持了缩放后图像中重要物体的比例和细节,实现了综合最优的图像自适应。
  • 一种有效图像自适应方法
  • [发明专利]一种杠铃中心点检测及跟踪的方法和装置-CN200910238736.1有效
  • 毋立芳;刘超;邓亚丽;武文斌;刘书琴 - 北京工业大学
  • 2009-11-23 - 2011-05-25 - G06T7/20
  • 一种杠铃中心点检测及跟踪方法和装置;方法包括:提取第一个图像帧中的杠铃中心点;对于各图像帧,由杠铃中心点出发做一个菱形矩阵,记录每个矩阵点的位置,并设置每个矩阵点的权重;对于各相邻的两个图像帧,对该两个图像帧中的菱形矩阵的中心点进行LK金字塔光流法得到其跟踪点,对其余多个矩阵点进行光流法跟踪得到各自的跟踪点;去除没有跟踪正确的跟踪点,并去除该跟踪点关于菱形中心点对称的跟踪点;将各跟踪点的权重相加后平均,得到杠铃中心点的平滑跟踪矢量,确定跟踪到的杠铃中心点;各跟踪点的权重为其对应的矩阵点的权重。本发明方法能够实现杠铃中心点的检测和跟踪,而且有效的抑制拖尾现象带来的跟踪误差。
  • 一种杠铃中心点检测跟踪方法装置
  • [发明专利]基于语义的细缝裁剪和非均匀映射相结合的图像自适应方法-CN201010264739.5无效
  • 毋立芳;宫玉;邓亚丽;刘书琴;王红 - 北京工业大学
  • 2010-08-27 - 2010-12-22 - G06T1/00
  • 一种基于语义的细缝裁剪和非均匀映射相结合的图像自适应方法,该方法包括:结合体育视频中间层语义分析结果,针对图像帧提取用户对语义区域重要性主观评价的统计特征,并用来对基于底层特征的能量函数进行加权,得到语义加权的能量函数;利用前向能量的细缝裁减方法去除图像中的不重要信息,同时用重要语义边缘的变化度量重要信息变形,当变形超过设定指标时终止细缝裁减方法,采用非均匀映射方法得到目标大小的图像。方法框架如摘要附图所示。本发明将目前比较好的两种方法——细缝裁减方法和非均匀映射方法有机结合,充分发挥各自的优点,实现综合最优的图像视频自适应结果;并且引入了语义加权的能量函数计算,实现基于语义内容的图像大小自适应。
  • 基于语义细缝裁剪均匀映射相结合图像自适应方法

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