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[发明专利]一种基于像素处理的灰度图数据增广方法-CN202111128256.7在审
发明人：彭浩 -专利权人：紫光云引擎科技（苏州）有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于像素处理的灰度图数据增广方法，把灰度图中欲增广的部分进行标注；计算标注像素集合的像素值均值和标注像素集合周围的像素的像素值均值，并求出它们的差值；选取一张没有前景的纯背景图，对标注的像素集合进行随机缩放、旋转，再随机放到纯背景图的某个位置；计算背景图中像素集合周围的像素的像素值均值，加上原图中标注像素集合的像素值均值和标注像素周围的像素的像素值均值的差值，再减去现在背景图中像素集合的像素值均值，得到背景图中标注像素的像素值的调整数值；背景图中每个标注像素都加上调整数值。
一种基于像素处理灰度数据增广方法

[发明专利]一种医学影像标注方法、介质及电子设备-CN202010536471.X在审
发明人：顾静军;邓雅卿;丁元;陈以宁;周公敢 -专利权人：杭州普健医疗科技有限公司
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种医学影像标注方法、介质及电子设备。所述医学影像标注方法包括：获取待标注对象的种子像素点；根据所述种子像素点三维邻域内像素点的CT值确定代表像素点；根据所述代表像素点对所述待标注对象进行标注。所述医学影像标注方法能够实现待标注对象的三维标注。
一种医学影像标注方法介质电子设备

[发明专利]一种实现医学影像数据标注的方法、装置及设备-CN202011313820.8在审
发明人：王冠;彭成宝;邱文旭;张霞 -专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种实现医学影像数据标注的方法，通过获取医学影像图像，先将医学影像图像分割为多个第一超像素，得到超像素分割图像；再根据第一超像素的灰度平均值对超像素分割图像中的第一超像素进行合并，将第一超像素合并为至少一个第二超像素，得到待标注图像；通过响应于待标注图像中的目标第二超像素的选中操作，得到目标第二超像素的标注结果图像；最后，再将目标第二超像素对应的医学影像图像区域以及目标第二超像素的标注结果图像输入到标注修正模型中，得到目标第二超像素的修正标注结果。标注人员通过较为简单的选中操作即可实现对于医学影像数据的标注，提高了医学影像数据的标注效率。
一种实现医学影像数据标注方法装置设备

[发明专利]一种图像标注方法及系统-CN202111011208.X在审
发明人：王旭;于兴华;王小鹏;张宝鑫;王家琦;朱子谦;崔金瀚 -专利权人：北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种图像标注方法及系统，包括监测对待标注图像的框选指令，以确定感兴趣区域；获取感兴趣区域内最小像素值和最大像素值；将设定区域中各像素点的像素值与最小像素值min与最大像素值max进行比较，小于等于最小像素值min的像素点，将其像素值设置为0；大于等于最大像素值max的像素点，将其像素值设置为2n‑1；介于最小像素值min与最大像素值max之间的像素点，将其像素值设置为(value‑min)/(max‑min)*(2n‑1)；以感兴趣区域为标注框生成标注文件。通过局部对比度调节可以将感兴趣区域的各个通道的像素值扩展至最大范围，最大程度凸显待标注对象，提高标注精度；对比度调节与标注同时进行，与现有先调节对比度再标注的方法相比，两步缩短为一步，可以提高标注速度。
一种图像标注方法系统

[发明专利]一种基于超像素的图片语义分割标注方法及装置-CN201910153120.8有效
发明人：杨文龙;P·尼古拉斯 -专利权人：湖北亿咖通科技有限公司
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于超像素的图片语义分割标注方法及装置，该方法包括按照预设算法将预先获取的图片分割成多个超像素；接收用户对任意超像素的类别标注操作，为任意超像素分配相应的标注类别；接收用户以已标注类别的超像素为基准的连续选取操作，将连续选取操作对应的超像素标注为与基准超像素类别相同的类别；当监测到连续选取操作对应的超像素形成闭环时，将闭环以内的超像素标注为与选取操作对应超像素类别相同的类别。由此，对于图片中的任意类别的超像素，用户可以仅对其中的小部分超像素进行标注，而对于大部分超像素采用连续选取操作的方式实现统一标注，从而大大地提高了超像素标注的效率，进而提高了后续对图片内容的识别速率。
一种基于像素图片语义分割标注方法装置

[发明专利]图像标注方法、装置、系统及细胞标注方法-CN201910792580.5有效
发明人：田宽;江铖;沈荣波;张军;颜克洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像标注方法、装置、系统及细胞标注方法，涉及人工智能领域。该方法包括：获取待标注图像，所述待标注图像中包含对目标对象进行预标注的标识；对所述待标注图像进行图像分割，以获取与所述待标注图像对应的超像素；根据所述标识对应的像素信息和所述超像素中的像素信息进行超像素聚类，以对所述目标对象进行标注。本公开避免了完全通过人工标注的方式对目标对象进行标注，节省了人力物力，提高了标记效率；另外对待标注图像进行图像分割形成超像素，能够减少像素聚类时的计算量，进一步提高了标记效率。
图像标注方法装置系统细胞

[发明专利]基于超像素CRF模型的上下文优化室内场景语义标注方法-CN201910268242.1在审
发明人：王立春;王梦涵;王少帆;孔德慧;李敬华 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：公开一种基于超像素CRF模型的上下文优化室内场景语义标注方法，其可有效提高语义标注正确率，可以进一步改善标注的情况。该方法包括以下步骤：(1)输入待标注的彩色图像RGB和深度图像D；(2)对图像进行超像素分割；(3)对图像进行超像素特征提取；(4)使用超像素特征进行分类得到基于超像素特征的语义标注结果；(5)根据语义标注结果和多层次超像素分割得到的超像素空间上下文关系构建超像素CRF模型；(6)得到优化的语义标注结果。
语义标注像素特征像素室内场景像素分割标注图像优化上下文关系彩色图像深度图像像素空间正确率构建分类

[发明专利]医学图像的分类标注方法和系统、服务器-CN202011114703.9在审
发明人：李黎;张文浩;翟石磊;孙安玉 -专利权人：武汉千屏影像技术有限责任公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了医学图像的分类标注方法和系统、服务器，属于医学图像技术领域。该方法包括：获取原始医学图像并发送给人工标注终端；获取人工标注终端返回的人工标注图并通过边缘提取算法得到标注区域的像素边界；通过预先训练的全卷积神经网络模型，对原始医学图像进行处理得到尺寸为原始医学图像大小、深度为标注类型数目的特征图；在像素边界，将特征图与人工标注图进行比较；如果像素点在人工标注图与特征图上结果一致，则不对该像素点进行修正；反之，则选取特征图上该像素点周围的多个像素点，以多个像素点中数量最多的类别作为该像素点的类别；以修正后的特征图作为网络标注图输出。
医学图像分类标注方法系统服务器

[发明专利]一种遥感图像标注方法、装置及设备-CN202211215425.5在审
发明人：张舸;万其明 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本申请提供一种遥感图像标注方法、装置及设备，该方法包括：获取种子像素点和种子像素点对应的目标类别；以种子像素点为起始像素点，搜索每个遥感图像中对应目标类别的前景像素点，基于种子像素点和前景像素点确定该遥感图像的封闭区域；基于遥感图像的封闭区域之间的相似度，从T个遥感图像中选取K个待标注遥感图像；基于K个待标注遥感图像的封闭区域确定融合区域；基于目标类别并行对K个待标注遥感图像执行如下同步标注操作：基于融合区域与待标注遥感图像的已标注区域确定目标区域，为该待标注遥感图像中的目标区域标注目标类别；已标注区域是待标注遥感图像中已经被标注类别的区域。通过本申请的技术方案，可以减轻遥感图像的标注工作量。
一种遥感图像标注方法装置设备

[发明专利]图像标注的预处理方法及系统-CN201811013931.X有效
发明人：刘灿城;王书浩;孙卓;王仲霄 -专利权人：透彻影像（北京）科技有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像标注的预处理方法及系统，通过针对人工已标注的病理图像，对病理图像同一区域内的标注线进行识别和处理，得到闭合的标注区域；对标注区域内包含的不同类型的细胞区域进行多分类处理；对多分类处理后的标注区域进行像素值填充，将病理图像对应的线型标注转化为像素点标注；根据得到的像素点标注，统计同类标注的原始图像特征，优化像素点标注边缘，得到处理后的病理图像标注；具有对图像的人工标注进行预处理，将病理图像对应的轮廓标注准确地转化为像素点标注的有益效果，减轻了人工标注的负担，降低了人工标注数据的获取成本，提高了标注的数据质量、数据预处理效率以及标注的准确率。
标注病理图像像素点预处理人工标注分类处理图像标注数据预处理同一区域细胞区域原始图像闭合准确率像素填充转化图像统计优化

[发明专利]电子地图标注方法、装置及电子设备-CN202110328083.7在审
发明人：刘刚;陈菊;彭世界;陈黎;冉旭;杨志刚 -专利权人：亚信科技（中国）有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种电子地图标注方法、装置及电子设备，涉及地图标注领域。该方法包括：确定当前地图元素的标注信息对应的像素坐标范围；获取像素坐标范围内的各个像素点的占位信息，根据像素点的占位信息，确定是否渲染当前地图元素的标注信息。本申请通过确定当前地图元素的标注信息对应的像素坐标范围；获取像素坐标范围内的各个像素点的占位信息，占位信息包括对应的像素点是否被占用；根据像素点的占位信息，确定是否渲染当前地图元素的标注信息。从而实现通过获取标注信息对应的像素点的占位信息确定是否渲染当前地图元素的标注信息，从而实现避免在地图渲染过程中出现显示重叠的问题。
电子地图标注方法装置电子设备

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及可读介质-CN202211657210.9在审
发明人：钱生;于雷;全煜鸣;赵严 -专利权人：苏州凌云光工业智能技术有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：方法包括：确定待处理图像中待处理区域的标注框；确定所述标注框遮挡的目标像素点；将所述目标像素点和所述标注框内的其他像素点作为待处理像素点，以将所述待处理像素点标注为图像处理目标。本发明的方案能够解决在图像处理场景下标注框经过的像素点未被计算在内的情况，确定被标注框遮挡的目标像素点并将目标像素点和标记框中已经选中的其他像素点作为待处理像素点作为图像处理目标，实现了应用于图像处理的像素级计算方法
图像处理方法装置设备可读介质

[发明专利]一种人物肖像素材图像生成方法和装置-CN201410247888.9有效
发明人：王红法;倪辉;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2014-06-05 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种人物肖像素材图像生成方法和装置，其中所述方法包括：在包含人物肖像的目标图像中识别人物肖像元素；为识别得到的人物肖像元素在预设的肖像素材库中查找对应的已标注肖像元素，所述肖像素材库中包括已标注肖像元素和肖像素材，以及经过标注得到的所述已标注肖像元素和肖像素材之间的对应关系；根据查找到的对应的已标注肖像元素对应的肖像素材，标注所述人物肖像元素对应的肖像素材；根据标注得到的所述人物肖像元素对应的肖像素材，生成所述目标图像的人物肖像素材图像采用本发明，可实现自动生成人物肖像素材图像，能够明显提升肖像元素的标注效率，提高人物肖像素材图像的生成速度。
一种人物肖像素材图像生成方法装置

[发明专利]视频图像的标注方法和系统-CN201611161505.1有效
发明人：董友球 -专利权人：广东威创视讯科技股份有限公司
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： H04N21/235 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频图像的标注方法和系统，其是创建画布，画布像素点与待标注视频图像的像素点相对应，根据接收的标注命令和像素点对应关系在画布的指定位置绘制标注内容，对画布进行格式转换，得到第一标注图像，根据像素点对应关系将第一标注图像上的标注内容的像素值赋值到待标注视频图像上的对应位置，获得标注视频图像，以此完成对视频图像的标注。在本方案中，利用画布绘制标注内容，避免了在每一帧视频图像中都进行绘制标注内容的操作，而且也无需对视频图像进行多次的格式转换，大大降低了视频图像标注时对系统CPU的资源消耗。
视频图像标注方法系统

[发明专利]一种确定训练样本的方法-CN201610865525.0在审
发明人：刘康伟;郝宇 -专利权人：法乐第（北京）网络科技有限公司
申请日： 2016-09-29 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：该方法包括确定待标注的目标图像；通过超像素分割算法将所述目标图像分割为多个超像素区块；基于所划分的各所述超像素区块对所述目标图像中的标注对象进行标注，并根据标注后的目标图像确定训练样本。从而克服了现有技术中人工标注效率较低的问题，导致获得训练样本效率低的问题；此外，在基于超像素区块对目标图像进行标注，由于这些超像素区块经过超像素分割算法划分而得到，相对于现有技术中的人工标注，对标注对象的边缘能够更加准确地区分，因此能够提高对标注对象进行标注的准确性，进而提高数学模型的训练效果。
一种确定训练样本方法

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