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[发明专利]基于自适应特征金字塔的花粉检测方法-CN202010232752.6在审
发明人：李建强;谢海华;句福娇;祖宝开;裴岩 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：一种基于自适应特征金字塔的花粉检测方法属于计算机视觉领域。特征金字塔采用逐像素相加的方式融合卷积网络不同层的特征，由于不同层的特征的感受野、分辨率存在差异，采用逐像素相加的融合方式，使得特征融合时存在非对齐匹配。本发明提出一种自适应特征金子塔网络，让特征金字塔不同层之间的特征通过可学习的方式自适应对齐，在消除冗余特征的同时，扩充了特征金字塔网络的感受野，使关键特征获得更大的响应，提升特征金字塔网络的性能。本发明使用深度卷积网络Resnet‑50提取花粉图像特征，利用Resnet‑50不同模块学习到的特征建立自适应特征金字塔网络，从而建立基于自适应特征金字塔的花粉检测网络。该方法可以精确地检测出花粉图像中的花粉颗粒的类别和位置。
基于自适应特征金字塔花粉检测方法

[发明专利]基于轮廓波分组特征金字塔卷积的遥感目标检测方法-CN201910376741.2有效
发明人：焦李成;李玲玲;邹洪斌;张梦璇;郭雨薇;丁静怡;王佳宁;张丹;冯志玺 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轮廓波分组特征金字塔卷积的遥感目标检测方法，解决了光学遥感图像飞机与舰船在边缘模糊时召回率低、虚警率高的问题。实现步骤：构建测试数据集；构建训练数据集；对数据集进行非轮廓下采样变换；构建基于分组特征金字塔卷积目标检测网络；利用数据集训练基于分组特征金字塔卷积的目标检测网络；用训练好的基于分组特征金字塔卷积的目标检测网络对测试数据集进行目标检测本发明用非下采样轮廓边缘加强图像边缘特征，并构建分组卷积和特征金字塔网络，更适于光学遥感图像目标检测，针对边缘模糊的小目标检测准确率明显提高。用于光学遥感图像的地物目标检测。
基于轮廓分组特征金字塔卷积遥感目标检测方法

[发明专利]基于改进的图像金字塔的多模态脑部影像配准方法-CN202111096874.8在审
发明人：蒋振刚;张丽媛;何巍;师为礼;李岩芳;苗语;何飞;赵家石;张科;曲峰;秦俊;张程程 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：基于改进的图像金字塔的多模态脑部影像配准方法属于医学图像配准技术领域，目的在于解决现有技术存在的图像中边界、细节等空间性信息丢失的问题。本发明将双边滤波器与图像金字塔技术结合起来。对于待配准的CT和MRA图像，首先将待配准的图像进行金字塔分解，将平滑图像的高斯核函数替换为双边滤波核函数，在下采样金字塔得到的每幅图像进行双边滤波，重新组建图像金字塔，这样可以保证其在平滑图像的同时保护边缘，细节等结构性信息，接着每一层级图像按照最大化互信息的方法迭代配准。这样在逐层的配准过程中，低分辨率的图像可以给高分辨率的图像提供更为精确的配准参数，进而提高最终原始分辨率的配准效果。
基于改进图像金字塔多模态脑部影像方法

[发明专利]基于引导滤波的图像序列金字塔分层光流计算方法-CN201710160449.8有效
发明人：张聪炫;陈震;覃仁智;和世熙;江少锋 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于引导滤波的图像序列金字塔分层光流计算方法，选择输入图像序列中的任意连续两帧图像；对选择的该两帧图像进行金字塔下采样分层；从图像金字塔第k层图像开始计算图像序列光流，计算所得的第k层图像光流增量本发明方法采用引导滤波对图像序列金字塔分层光流计算边缘起到增强作用，克服了图像序列光流计算结果中图像和运动边缘过于平滑的问题，对于复杂场景和复杂边缘图像序列具有更高的计算精度和更好的适用性。
基于引导滤波图像序列金字塔分层计算方法

[发明专利]一种基于图像金字塔中间层分块的图像检索方法-CN200710048691.2无效
发明人：黄斌;任昭绪 -专利权人：成都电子机械高等专科学校
申请日： 2007-03-22 - 公布日： 2007-08-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像金字塔中间层分块的图像检索方法：首先，从原始图像中构建图像金字塔中间层；其次，对图像金字塔中间层进行分块；然后，分别计算各子块的亮度直方图；接着，计算两幅图像之间的欧氏距离；最后，根据总的欧氏距离排序，输出相似图像集合。由于使用了图像金字塔中间层、对中间层进行分块及对应子块匹配策略，同时综合利用了原始图像的颜色、形状和空间位置关系等内容特征，因此具有较高的查准率和查全率，实时性好。
一种基于图像金字塔中间层分块检索方法

[发明专利]一种几何匹配的方法-CN201711453410.1有效
发明人：林宇;陈君钤;杨和;黄旭东 -专利权人：上海觉感视觉科技有限公司;福州觉感视觉软件科技有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供一种几何匹配的方法，根据模板图图像金字塔，训练匹配模型，在采集图的图像金字塔最顶层图像中搜索匹配位姿，将匹配位姿逐层传递给下一层图像并获取高精度匹配位姿，若图像金字塔最底层图像中匹配位姿的匹配分数大于设定阈值则匹配成功模板图训练时，对其图像金字塔中的图像，提取一定数量的探针，采集图搜索或匹配时，利用探针的梯度信息和探针在采集图上相应位置的梯度信息计算匹配分数。采集图图像金字塔顶层搜索时，通过修改计算匹配分数的公式和改进匹配分数的计算方式，提高搜索效率，非顶层匹配时，多次迭代调整位姿中的平移、缩放、旋转，得到高精度的匹配位姿。
一种几何匹配方法

[发明专利]一种基于金字塔卷积的视频目标跟踪方法-CN202010932565.9在审
发明人：张斌;安宁;徐雪丽;邓米克;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于金字塔卷积的视频目标跟踪方法，包括以下步骤：根据图像中跟踪目标的位置和大小，裁剪出图像序列训练集中的所有图像对应的目标模板图像和搜索区域图像；构建基于金字塔卷积的全卷积孪生网络；利用所述构建好的图像序列训练集，训练所述的基于金字塔卷积的全卷积孪生网络，获得训练好的全卷积孪生网络；使用训练好的基于金字塔卷积的全卷积孪生网络进行单目标跟踪。本发明在跟踪目标的过程中，通过在传统全卷积孪生网络的基础上加入金字塔卷积，使用不同尺度与深度的卷积核进行多尺度特征的提取和融合，提取到场景中不同层次的细节信息，进而提升跟踪系统的鲁棒性和准确性。
一种基于金字塔卷积视频目标跟踪方法

[发明专利]基于多级联金字塔模型的深度图像超分辨率网络算法-CN202310150306.4在审
发明人：张燕;邓丽珍;朱虎 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体地说，是一种基于多级联金字塔模型的深度图像超分辨率网络算法，提出的模型构建了基于多级联金字塔的深度图像超分辨率网络，解决了跨模态特征提取以及RGB纹理过渡转移等问题。具体来说，首先，模型学习图像R和深度D之间的差异并逼近真值X作为输入信息；接着，输入信息经过四级金字塔训练，合成更高质量的图像信息并通过金字塔最底端输出；最后，将经过训练的残差H与深度图像D相加反向传播矫正H用于恢复超分辨率的图像O。值得注意的是，引入的多尺度金字塔不仅能起到分离高频信息与背景信息的作用，更能一定程度上减少参数量，降低训练难度。
基于多级金字塔模型深度图像分辨率网络算法

[发明专利]一种基于空间金字塔池化的深度网络模型的车型识别方法-CN201610295486.5有效
发明人：李鸿升;胡欢;曹滨;范峻铭;周辉 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-05-06 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间金字塔池化深度网络模型的车型识别方法，首先将车型数据库的图像，导入深度网络模型进行卷积层特征提取，构成卷积层的特征图；再将卷积层特征图的每个图像，按不同尺度进行空间金字塔卷积运算，构成空间金字塔层的特征图；然后池化空间金字塔层的所有特征，构成全连接层，得到车型图像最终的特征表示；将车型图像的特征表示用于线性支持向量机训练，得到车型识别系统；对待识别车辆，同样获取其特征表示，导入识别系统即可识别出其车型传统的深度网络模型输入图像必须为固定大小，限制了对大规模车型图像数据的操作，本发明采取基于空间金字塔池化的深度网络模型，很好地解决了这个问题，具有较高的实用性和鲁棒性。
一种基于空间金字塔深度网络模型车型识别方法

[发明专利]图像特征点匹配方法、匹配装置、电子设备及存储介质-CN201710999538.1有效
发明人：陈宇;王明琛;梅元刚;刘鹏;朱政 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像特征点匹配方法、匹配装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：将获取的模板图像和待匹配图像分别转换为第一、第二图像金字塔模型，将第一图像金字塔模型的其它层中与特征点对应的点的坐标进行取整处理，从最高层开始，逐层计算所述第二图像金字塔中各层的矩形窗口相对于所述第一图像金字塔中对应层的矩形区域的位置偏移量，生成所述第二图像金字塔的最底层对应的最终位置偏移量，根据生成的最终位置偏移量，确定模板图像的特征点在待匹配图像中的匹配位置本发明实施例在计算各层区域的位置偏移量时，不需要再进行双线性插值运算，从而能够降低图像特征点匹配计算过程的运算量。
图像特征匹配方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置及系统-CN201810521462.6有效
发明人：陈文科;姚聪 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像识别方法、装置及系统，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入至卷积神经网络模型；其中，卷积神经网络模型包括平移不变形的残差金字塔模块、沙漏模块和级联特征金字塔模块；通过卷积神经网络模型中的残差金字塔模块、沙漏模块和级联特征金字塔模块逐级对待识别图像进行特征提取，得到待识别图像的识别结果；识别结果包括至少一个目标点的位置。本发明可以基于单目摄像头拍摄的图像进行识别，并且能够提高图像识别的准确率。
图像识别方法装置系统

[发明专利]一种基于金字塔模型和非局部增强密集块的图像去雨方法-CN202110071180.2在审
发明人：赵明华;范恒瑞;都双丽;胡静;李鹏;王理;石争浩 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于金字塔模型和非局部增强密集块的图像去雨方法，步骤为：构建雨图像数据集，将数据集划分为训练集、测试集和验证集；将训练集中的每一幅雨图像进行下采样处理得到被分解的图像；将获得的分解图像输入到拉普拉斯金字塔中，拉普拉斯金字塔中每一层用于处理雨图像中单一的高频分量；将获得的下采样图像输入到卷积层中，进行浅层特征提取；将得到的特征图输入到非局部增强块，对特征图进行非局部增强操作，然后输入到密集块中，得到丰富的特征图；将得到的特征图输入到两个残差块中，得到去雨图像，接着输入到高斯金字塔中，逐步的恢复去雨图像，最后恢复的图像在高斯金字塔的底层。
一种基于金字塔模型局部增强密集图像方法

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202310821011.5有效
发明人：李海华;丛会苹 -专利权人：深圳市超像素智能科技有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请公开一种图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，包括：获取源图像序列；选取中间曝光等级图像为参考图像，将中间曝光等级图像划分为暗部区域、中间亮度区域和过曝区域，获取中间亮度区域对应的鬼影区域，暗部区域和过曝区域对应的鬼影区域，并将两个鬼影区域合并，得到包含鬼影区域的图像；基于包含鬼影区域的图像，获取非鬼影区域和鬼影区域各自对应的融合权重，得到融合权重图；获取融合权重图的高斯金字塔和每张图像对应的拉普拉斯金字塔；对金字塔的第N层，用单层的融合替代了原本拉普拉斯金字塔最高的4层融合，基于处理后的目标拉普拉斯金字塔重构得到融合图像。实施本申请，避免图像出现细节丢失和对比度低的问题。
图像处理方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种基于金字塔机制的遥感影像海洋与非海区域分割方法-CN202111090101.9在审
发明人：黄梦醒;李玉春;吴园园;张雨;冯思玲;毋媛媛;冯文龙;吴迪;林聪 -专利权人：海南大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种基于金字塔机制的遥感影像海洋与非海区域分割方法，所述方法包括下列步骤：获取高分遥感图像，并对所述高分遥感图像进行裁剪，并绘制相对应的海陆分割真值图；将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换，并基于变换结果划分训练集以及测试集；建立金字塔机制融合神经网络，将训练集中的数据输入金字塔机制融合神经网络进行学习训练获得海洋与非海区域分割模型；将所述测试集中的数据输入金字塔机制融合神经网络中，得到遥感图像海陆分割结果
一种基于金字塔机制遥感影像海洋海区分割方法

[发明专利]一种医学数据的多层级处理方法及系统-CN202211523431.7在审
发明人：赵敏;赖明容;高旻;曾靖凯 -专利权人：厦门大学附属第一医院;厦门市深美信息科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种医学数据的多层级处理方法及系统，包括将医学图像转换成金字塔图像，将所述金字塔图像的每一层进行网格划分；记录医生的查看轨迹，确定关注网格；对医学金字塔图像的各层进行边缘检测，确定器官轮廓；标注器官类型以及病灶位置；将医学金字塔图像各层关注网格对应的器官轮廓标注为检测目标；进行网络训练；将需要查看的图像输入训练好的神经网络模型，输出检测目标的位置，以树形显示检测结果。通过上述方案解决了医生在查看高分辨率的医生图像时需要不断进行缩放的技术问题。
一种医学数据多层处理方法系统

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