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[发明专利]一种基于加权混合图拉普拉斯的多维视觉数据修复方法-CN202210238792.0在审
发明人：郑建炜;蒋嘉伟;冯宇超;徐宏辉;秦梦洁;李鹏飞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种加权混合图拉普拉斯的多维视觉数据修复方法，包括计算每个像素点与其周围四个邻接像素点的相似度，构建一阶局部的拉普拉斯算子，计算其中单个像素点与非局部邻接像素点的相似度，构建一阶非局部拉普拉斯算子，由一阶局部拉普拉斯算子和一阶非局部拉普拉斯算子联合相加得到一阶拉普拉斯算子，将一阶拉普拉斯算子泛化至二阶形式得到二阶拉普拉斯算子，分别对一阶拉普拉斯算子和二阶拉普拉斯算子进行加权联合相加，得到混合图拉普拉斯算子，采用混合图拉普拉斯算子构建多维视觉数据的修复模型。本发明对多维视觉数据进行缺失数据修复，通过对传统图拉普拉斯正则项的改进。
一种基于加权混合图拉普拉多维视觉数据修复方法

[发明专利]图像曝光融合方法、装置及存储介质-CN202111574767.1在审
发明人：王朋;焦文菲 -专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取待融合图像序列，所述待融合图像序列包括多个待融合图像，所述多个待融合图像是针对同一场景在不同的曝光量下拍摄得到的图像；根据所述待融合图像序列计算融合拉普拉斯金字塔；根据目标拉普拉斯金字塔的第一顶层图像的亮度分布替换所述融合拉普拉斯金字塔的第二顶层图像的亮度分布，以得到目标融合拉普拉斯金字塔，其中，所述目标拉普拉斯金字塔是根据所述待融合图像序列中的目标待融合图像生成的；根据所述目标融合拉普拉斯金字塔重建得到目标图像。采用本公开这种方式，可以改善图像亮度反转问题，从而使得目标图像的全局亮度分布更加合理。
图像曝光融合方法装置存储介质

[发明专利]一种具有给定相关性的拉普拉斯噪声序列生成方法及生成器-CN201610597162.7有效
发明人：徐正全;王豪;王涛;熊文君 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2017-07-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘及隐私保护领域，公开了一种具有给定相关性的拉普拉斯噪声序列生成方法及生成器。本发明中，首先利用均匀分布产生4个高斯白噪声序列，然后将高斯白噪声序列通过特定的线性滤波器产生具有相关性的高斯噪声，最后根据高斯噪声生成拉普拉斯噪声的原理，生成与原始数据相关特性相同的相关性拉普拉斯噪声序列解决了相关性数据差分隐私保护机制中，相关性拉普拉斯噪声的生成问题。
一种具有给定相关性拉普拉斯噪声序列生成方法生成器

[发明专利]一种基于查找表和拉普拉斯滤波的色调映射方法及系统-CN202310893696.4在审
发明人：桑农;田铭;张锋;高常鑫 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于查找表和拉普拉斯滤波的色调映射方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明先将输入图像分解为自适应拉普拉斯金字塔；再将自适应拉普拉斯金字塔最底层的低频图像通过权重预测器，得到像素级权重图，同时使用三维查找表对低频图像进行三线性插值，得到初步映射图，之后将初步映射图与所述权重图逐像素融合生成微调后拉普拉斯金字塔最底层图像；再通过滤波器参数预测模块学习自适应拉普拉斯金字塔剩余层图像的参数值图，并将参数值图应用于局部拉普拉斯滤波器后得到微调后拉普拉斯金字塔剩余层图像；最后将微调后拉普拉斯金字塔重建得到色调映射后的图像。
一种基于查找拉普拉斯滤波色调映射方法系统

[发明专利]基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法-CN202010262361.9有效
发明人：陈占龙;马啸川;王润;禹文豪 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-04-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法，首先提取DEM地形中高程点的三维坐标；其次是具体的DEM地形关键点提取方法，包括使用D8算法提取DEM地形骨架和图拉普拉斯下采样方法提取DEM地形的局部细节特征；图拉普拉斯下采样方法是基于图模型进行的，在这个过程中构造包含DEM高程点间空间关联信息的DT图模型，进而得到对应的初始的图拉普拉斯模型，最终使用拉普拉斯极特征向量方法完成图拉普拉斯下采样操作；为了获取不同粗化层次的DEM地形综合结果，图拉普拉斯下采样操作过程中还需要使用Kron‑Reduction方法获取不同粗化层次的图拉普拉斯模型；最后是使用提取到的高程点重构代表DEM地形特征的三维不规则格网
基于图拉普拉采样技术 dem 地形综合方法

[发明专利]基于拉普拉斯图关系和多视角特征融合的细胞分类方法-CN201710648070.1在审
发明人：苏育挺;白须;刘安安;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-08-01 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉普拉斯图关系和多视角特征融合的细胞分类方法，所述方法包括以下步骤利用神经网络全连接层对所提取的低级特征进行优化改进，得到更具有分辨力的高级特征；计算细胞在3种不同的高级视角特征空间中的拉普拉斯图关系，获取3种模态特征的拉普拉斯矩阵；将3种模态特征的拉普拉斯矩阵的线性组合作为公共子空间的拉普拉斯矩阵，通过半监督的方法对细胞进行分类。本发明利用拉普拉斯图关系和多视角特征融合的方式进行学习，消除了单一视角特征对于流行度预测的限制，同时利用神经网络全连接层对所提取的低级特征进行优化升级。
基于拉普拉斯关系视角特征融合细胞分类方法

[发明专利]视频图像花屏检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910269057.4有效
发明人：谭维鹏;余天星;何龙;张世杰;刘斌;梁学斌;邵涟 -专利权人：广东省安心加科技有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待检测视频图像，并获取第一灰度图像，第一灰度图像为基准视频图像的灰度图像；将待检测视频图像转换为第二灰度图像；根据第二灰度图像确定第二灰度图像的拉普拉斯因子；根据第一灰度图像确定第一灰度图像的拉普拉斯模糊因子；根据第二灰度图像的拉普拉斯因子和第一灰度图像的拉普拉斯模糊因子计算拉普拉斯因子差值；在该拉普拉斯因子差值小于预设的差值阈值时，确定待检测视频图像出现花屏。
视频图像检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]对比度增强-CN201080029562.9无效
发明人：翟杰夫;琼·利亚奇 -专利权人：汤姆逊许可证公司
申请日： 2010-06-28 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：然后，为该图像生成具有整数个层次的拉普拉斯金字塔。对比度加强金字塔被生成并被应用于所述拉普拉斯金字塔以获得修改后的拉普拉斯金字塔，其中所述拉普拉斯金字塔的各层次中的值被增强。然后根据修改后的拉普拉斯金字塔构建增强图像。
对比度增强

[发明专利]基于复拉普拉斯矩阵的编队控制方法-CN202011499233.2有效
发明人：邹超;禹鑫燚;欧林林;黄睿;徐靖;陈磊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：基于复拉普拉斯矩阵的编队控制方法，步骤如下：1)建立复平面内的多移动机器人运动模型。2)建立多机器人系统的通信网络及网络通信对应的拓扑图。3)构建对应通信网络拓扑的实拉普拉斯矩阵。4)根据编队需求和实拉普拉斯矩阵配置复拉普拉斯矩阵的权重。5)设计计算分布式离散控制信号。本发明能够让工程师快速设计机器人编队网络框架，使机器人形成指定队形，该方法是分布式的，所利用信息仅仅是机器人自身的信息和能够测量的临近机器人的信息，并且设计简便，实用性强，为多移动机器人的高效编队提供了可行方案
基于拉普拉斯矩阵编队控制方法

[发明专利]一种医疗放射图像的细节增强方法-CN200610061879.6有效
发明人：蔡春辉;柳伟 -专利权人：深圳市嘉易通医疗科技有限公司
申请日： 2006-07-26 - 公布日： 2007-01-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗放射图像的细节增强方法，包括步骤：A.将原始图像逐级进行高斯分解，形成原始图像的多层高斯子图像G_j的高斯金字塔和多层拉普拉斯子图像L_j的拉普拉斯金字塔；B.对拉普拉斯金字塔的各层子图像L_j的拉普拉斯系数进行调整，以增强各层拉普拉斯子图像L_j的细节；C.将增强细节后的拉普拉斯子图像L′_j与其对应的同级高斯子图像G′_j相加直至到达普拉斯金字塔的底层以完成图像重建。
一种医疗放射图像细节增强方法

[发明专利]一种无监督的超图聚类方法-CN202011085687.5在审
发明人：杨易扬;邓苏城;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种无监督的超图聚类方法，包括以下步骤：S1：获取具有属性的样本数据，并对其进行预处理；S2：构建超图以及超图的实例矩阵；S3：构建超边拉普拉斯矩阵并获取超边拉普拉斯矩阵的特征向量以及特征值；S4：对超边拉普拉斯矩阵的特征向量进行特征还原得到超图拉普拉斯矩阵的特征向量；S5：将超图拉普拉斯矩阵的特征向量作为指示向量输入到k均值算法进行顶点聚类，得到超图的顶点聚类结果，完成超图聚类。本发明提供一种无监督的超图聚类方法，通过使用超边拉普拉斯矩阵的特征向量进行还原解决超图聚类问题，避免了直接计算超图拉普拉斯矩阵的特征向量，解决了传统超图谱聚类模型具有较高的时间复杂度以及空间复杂度的问题
一种监督超图方法

[发明专利]一种基于多尺度分解-重构的SAR干涉图滤波方法-CN202011361040.0在审
发明人：庄会富;彭磊;范洪冬;迟博文;邓喀中;张克非;郑美楠 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：设置高斯‑拉普拉斯金字塔多尺度变换的金字塔最大层数L；利用高斯‑拉普拉斯金字塔多尺度变换理论分解SAR影像复数干涉图I0，得到复数干涉图I0的拉普拉斯金字塔La；对拉普拉斯金字塔La的顶层图像应用基于伪相干性的迭代自适应Goldstein低通滤波器；对拉普拉斯金字塔La除顶层以外的其它层图像应用基于伪相干性的Goldstein低通滤波器；对低通滤波后的拉普拉斯金字塔La′应用逆拉普拉斯变换，重构得到滤波后SAR影像干涉图
一种基于尺度分解 sar 干涉滤波方法

[发明专利]孔隙信息确定方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210121609.9在审
发明人：张岩;肖立志;廖广志 -专利权人：中国石油大学（北京）
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01N24/08 文献下载
摘要：向目标样品施加至少一个主脉冲序列及至少一个辅脉冲序列；采集目标样品对主脉冲序列响应的主回波信号及对辅脉冲序列响应的辅回波信号；将主回波信号减去辅回波信号，确定去除纵向弛豫效应的最终信号；采用反演算法对最终信号进行三维拉普拉斯反演，以确定目标样品的三维拉普拉斯关联谱；根据三维拉普拉斯关联谱，确定目标样品的孔隙信息。通过将主回波信号减去辅回波信号获取去除纵向弛豫效应的最终信号，根据对最终信号进行三维拉普拉斯反演获取的三维拉普拉斯关联谱，可以获取多尺度孔径分布信息、界面信息等孔隙信息，以使用户快速、无损的确定样品的内部结构
孔隙信息确定方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种超图变分自编码器的多模态半监督表征学习方法-CN202210960986.1在审
发明人：刘经权;胡卫东;杜小勇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及一种超图变分自编码器的多模态半监督表征学习方法，该方法包括：利用多模态数据构造多模态超图，计算得到原始拉普拉斯关系矩阵；利用原始拉普拉斯关系矩阵构建单层超图卷积并提取得到潜在的融合表示；利用变分推理模型对融合表示引入标准高斯分布先验信息并推理得到联合表征结果；对联合表征结果进行内积计算生成重构拉普拉斯关系矩阵；利用KL散度约束生成重构拉普拉斯关系矩阵与原始拉普拉斯关系矩阵的差异信息；根据差异信息采用交叉熵度量多模态数据的标签与融合表示之间的损失，初始化变分自编码器的训练参数并采用
一种超图编码器多模态半监督表征学习方法

[发明专利]一种基站室内电磁辐射评估方法-CN201811610220.0有效
发明人：杨万春;周康富 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G01R29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基站室内电磁辐射评估方法，该方法根据接收天线分别在垂直角和水平角上的测量，分别使用拉普拉斯分布函数进行拟合，得到拉普拉斯分布函数的参数具体值，分别对拉普拉斯分布函数进行积分计算，得到入射波的总功率
一种基站室内电磁辐射评估方法

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