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[发明专利]一种信息处理方法及电子设备-CN201710189057.4有效
发明人：杨大业;宋建华 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2017-03-27 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：该方法包括：获取用户在视觉场景中的当前视觉信息；其中，当前视觉信息包括当前眼球位置及当前视觉显著性图，当前眼球位置用于指示用户在当前时刻所凝视的方位，当前视觉显著性图包括显著性信息，显著性信息用于指示当前视觉显著性图中被凝视的凝视点位置；根据当前视觉信息及在当前时刻之前获取的历史视觉信息，确定眼球位置与显著性信息之间的对应关系，该历史视觉信息包括历史眼球位置及相应的历史视觉显著性图，历史眼球位置信息与历史视觉显著性图；根据眼球位置与显著性信息的对应关系
一种信息处理方法电子设备

[发明专利]一种倒车影像显示方法-CN201911389574.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京维博信通科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明的倒车影像显示方法，图像处理模块根据视觉显著性将倒车影像图像分为视觉显著性图像块和非视觉显著性图像块，对于视觉显著性图像块按照BM3D算法进行降噪处理，对于非视觉显著性图像块按照均值滤波算法进行降噪处理，将经过所述降噪处理的视觉显著性图像块和非视觉显著性图像块合成为最终所需的倒车影像传送到汽车显示屏进行显示，本发明中对于视觉显著性图像块采用BM3D算法进行降噪处理，得到的图像更易于人眼观看，便于驾驶员观察倒车影像画面，对于非视觉显著性图像块采用均值滤波算法进行降噪处理，可以在保持一定图像品质的同时加快降噪处理速度，便于计算机从整体上提高降噪处理速度。
一种倒车影像显示方法

[发明专利]一种倒车影像处理系统-CN201911390055.7在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京维博信通科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明的倒车影像处理系统，图像分块处理模块根据视觉显著性将倒车影像图像分为视觉显著性图像块和非视觉显著性图像块，降噪处理模块对于视觉显著性图像块按照BM3D算法进行降噪处理，对于非视觉显著性图像块按照均值滤波算法进行降噪处理，合成处理模块将经过所述降噪处理的视觉显著性图像块和非视觉显著性图像块合成为最终所需的倒车影像传送到汽车显示屏进行显示，本发明中对于视觉显著性图像块采用BM3D算法进行降噪处理，得到的图像更易于人眼观看，便于驾驶员观察倒车影像画面，对于非视觉显著性图像块采用均值滤波算法进行降噪处理，可以在保持一定图像品质的同时加快降噪处理速度，便于计算机从整体上提高降噪处理速度。
一种倒车影像处理系统

[发明专利]一种视觉显著性目标的检测方法-CN201610192635.5有效
发明人：蔡英凤;戴磊;王海;陈龙;江浩斌;袁朝春;徐兴 -专利权人：江苏大学
申请日： 2016-03-30 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种视觉显著性目标的检测方法，其步骤是：(1)输入待检测图像，在基于Itti视觉注意力模型的基础上运用谱残差和频率调制模型来提取改进后的颜色，亮度和方向的显著性图；(2)通过k均值聚类得到各个通道显著性图像中显著性区域与非显著性区的对比差，获得各个通道显著性图像的最优权值；(3)对各个通道的显著性图像加权，得到原始图像的显著性图，该显著性图的显著性区域即为目标区域。本发明能够改善现有视觉注意力模型的不足，有效地突出显著性区域和抑制非显著性区域，从而更好的模拟人类视觉注意力对自然场景目标的定位。
一种视觉显著目标检测方法

[发明专利]视觉显著性区域检测方法及装置-CN201811455470.1在审
发明人：陈沅涛;蔡烁;陈曦;张建明;邝利丹 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种视觉显著性区域检测方法及装置。其中，方法包括首先利用随机搜索方法从待处理图像中为每个像素点选取多个候选图像区域块，然后从各候选图像区域块中选取与像素点相似度最高的目标图像区域块；根据各目标图像块与像素点之间的相似度，计算各像素点的视觉显著性值；基于待处理图像的各像素点的视觉显著性值，生成待处理图像各层次的视觉显著图；最后根据相邻两层视觉显著图的视觉显著性值计算各层视觉显著图的权重值，按照权重值将各层视觉显著图进行融合。本申请提高了像素点视觉显著性值的计算效率，从而有效地提升了待处理图像的视觉显著性区域的检测效率，还可提升待处理图像中的视觉显著性区域的检测准确度和精度。
视觉显著性像素点待处理图像视觉显著图候选图像区域区域检测相似度权重目标图像区域目标图像块计算各层计算效率准确度有效地检测两层搜索融合申请

[发明专利]一种基于神经选择注意的目标显著性检测方法-CN201910824670.8有效
发明人：赵丹培;苑博;史振威;姜志国 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经选择注意的目标显著性检测方法。一、将显著性图像集一输入卷积神经网络，以显著性目标掩膜作为监督信息进行训练，构建视觉显著性检测网络；二、将包含目标掩膜与类别信息的图像集二输入卷积神经网络，以目标分割结果与类别作为监督信息进行训练，构建目标分割与轮廓提取网络；三、将待检测图像输入视觉显著性检测网络生成视觉显著性图；四、将待检测图像输入目标分割与轮廓提取网络生成掩膜与类别信息并由掩膜提取轮廓；五、根据检测任务的目标类别筛选出任务相关的目标轮廓并作用于视觉显著性图，得到特定类别目标的视觉显著性图；六、将任务相关目标掩膜与特定类别目标的视觉显著性图按权值相加，输出最终的检测结果。
一种基于神经选择注意目标显著检测方法

[发明专利]基于视觉显著性的拍照方法和装置、电子设备、存储介质-CN201910066234.9在审
发明人：李光煌;罗辉;陈滨;覃国秘;李万建;钟志威;朱鹏惠 -专利权人：深圳市赛亿科技开发有限公司
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉显著性的拍照方法，包括：在拍照取景界面显示被拍目标过程中根据来自拍照取景界面的按压压力，在取景界面确定需突出显示的区域；控制取景界面中需突出显示的区域处于聚焦范围内；对需突出显示的区域进行视觉显著性区域检测，进行视觉显著性区域和非视觉显著性区域划分；对视觉显著性区域的图像进行增强处理，和/或，对非视觉显著性区域的图像进行失焦模糊处理；根据接收到的拍照确定指令，生成由拍照取景界面显示的处理后的图像所形成的照片本发明还提出基于视觉显著性的拍照装置，电子设备、存储介质。本发明所提供的方法和装置，确保了用户对照片中显著性区域的图像内容认知的准确度，能够满足用户需求。
视觉显著性取景拍照突出显示方法和装置存储介质电子设备界面显示图像按压界面确定模糊处理目标过程拍照装置区域检测图像内容用户需求增强处理准确度显著性失焦聚焦认知指令

[发明专利]判断图像主体显著性及训练其分类器的方法和系统-CN201210433786.7在审
发明人：邓宇;薛晖 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2012-11-02 - 公布日： 2014-05-14 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练用于判断图像主体显著性的分类器的方法和系统、用于判断图像主体显著性的方法及系统以及利用视觉特征来搜索图像的方法，训练用于判断图像主体显著性的分类器的方法包括如下步骤：获取A张主体显著性图像作为正样本，以及B张主体非显著性图像作为负样本，其中A和B为正整数；在多个尺度下对所述正样本和所述负样本进行视觉特征提取，所述视觉特征包括视觉显著度；以及利用所提取的视觉特征训练用于判断图像主体显著性的分类器。本申请可以快速准确地判断图像的主体是否具有显著性，从而利于图像的审核筛选、检索等。
判断图像主体显著训练分类方法系统

[发明专利]基于除法归一化的图像视觉显著性检测方法-CN201410619259.4有效
发明人：余映;林洁;杨鉴 -专利权人：云南大学
申请日： 2014-11-06 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于除法归一化的图像视觉显著性检测方法，属于自底向上视觉显著性的自动计算领域。该方法利用各个像素的颜色和亮度特征来计算其视觉显著性，采用除法归一化计算模拟了初级视觉皮层中具有同类检测特征神经元的相互抑制作用，具有生物合理性。和传统的显著性计算方法相比，本发明计算简单高效，能准确检测到颜色差异引起的视觉显著性，且显著区域的显著值得到整体增强，获取的图像视觉显著图具有清晰的形状。
基于除法归一化图像视觉显著检测方法

[发明专利]基于显著性结构直方图的图像检索方法-CN201610772745.9有效
发明人：刘广海 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开一种基于显著性结构直方图的图像检索方法，其关注基于视觉注意机制和初级视觉皮层方向选择性机制的优势来进行图像检索，提出显著性结构直方图的新型图像特征表达方法。显著性结构直方图可看作为基于视觉显著性模型的图像特征描述方法，专门用于自然图像分析，并且比经典的直方图方法具有更丰富信息。它整合了视觉注意机制，方向选择性机制和直方图的优点，它在某种程度上模拟了人类视觉注意机制，能够表达图像局部结构的空间信息，视觉显著性信息和颜色信息。显著性结构直方图所包含的信息量明显地高于经典的直方图模型，可以视为基于视觉计算模型的图像检索框架雏型。
直方图显著性图像检索视觉注意机制方向选择性视觉显著性空间信息人类视觉视觉计算视觉皮层特征表达图像局部图像特征新型图像颜色信息自然图像整合信息量分析

[发明专利]一种基于视觉显著性的视频码率分配方法-CN201911053402.7有效
发明人：李源;贾惠柱;向国庆;古忠文;解晓东;高文 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： H04N19/146 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于视觉显著性的视频码率分配方法，建立时域相关性的视觉显著性模型；采用基于显著性的码率分配算法和基于显著性区域质量一致性的窗口权重平滑算法，得到调整后的显著性权重；再根据调整后的显著性权重指导本发明提供的技术方案充分考虑人眼视觉机制以及显着性区域的质量一致性，能够在视频中检测出人眼关注的区域并且加入了显著性区域的连续性，最终在码率分配上依照显著性权重分配码率使得有效地提升显著性区域质量和提升主观质量
一种基于视觉显著视频分配方法

[发明专利]一种基于海天线与视觉显著性融合的海面障碍物检测方法-CN202010809048.2有效
发明人：张铁荟;李恒宇;杨万辉;谢少荣;罗均 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于海天线与视觉显著性融合的海面障碍物检测方法。该方法具体步骤如下：（1）检测图像中海天线位置，根据海天线位置提取图像中的海水区域图像；（2）计算海水区域图像的空间显著性；（3）计算海水区域图像的时域显著性；（4）将海水区域图像的空间显著性和时域显著性进行融合，得到海水区域图像的视觉显著性图；（5）采用固定阈值分割方法对视觉显著性图进行分割，提取视觉显著性图中的障碍物目标。本发明的检测方法能够消除复杂背景信息的干扰，极大提高障碍物目标检测的精确度，有利于检测出复杂背景下的海面目标，而且对海面图像中的静态和动态障碍物目标具有较高的敏感性和准确性。
一种基于天线视觉显著融合海面障碍物检测方法

[发明专利]基于模糊估计融合的图像显著性检测方法-CN201610526947.5有效
发明人：陈震中;丁晓颖 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-07-05 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模糊估计融合的图像显著性检测方法，包括低层视觉特征获取阶段与模糊度特征应用阶段，所述低层视觉特征获取阶段输入待检测的图像，利用经典的自底向上的显著性检测算法对图像进行检测，并将检测得到的显著性特征图作为待检测图像的低层视觉特征获取结果所述模糊度特征应用阶段，首先输入多组训练图像块，训练稀疏字典；随后利用模糊估计的方式模拟摄影师拍摄时的心理特征并对其进行量化，将量化结果用于指导不同机制下的显著性信息的融合，获取最终的图像显著性检测结果，以提高显著性检测精度。本发明所得到的图像显著性检测结果更加符合人类视觉显著性检测模式。同时，具有更好的鲁棒性与更高的检测精度。
基于模糊估计融合图像显著检测方法

[发明专利]基于视觉显著性先验知识的多聚焦图像融合方法-CN202310008956.5有效
发明人：于爽;王泽宇;王忠杰;战永泽;胡睿晗;刘明义 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了基于视觉显著性先验知识的多聚焦图像融合方法,包括以下步骤：获取显著性目标检测任务的数据集和自然图像的数据集，并基于所述自然图像的数据集，获取带有伪标签的伪多焦距图像；构建基于等距域变换的空域注意力模块和通道域注意力模块，并结合双分支结构网络构建基于视觉显著性先验融合模型；将所述显著性目标检测任务的数据集作为所述基于视觉显著性先验融合模型的预训练任务的输入，获得基于视觉显著性先验融合模型的预训练权重；通过所述带有伪标签的伪多焦距图像继续对所述基于视觉显著性先验融合模型进行下游任务的训练本发明采用显著性目标检测减少了预训练任务目标域与多聚焦图像融合任务目标域之间的差异。
基于视觉显著先验知识聚焦图像融合方法

[发明专利]基于显著性的全参考立体图像质量评价方法-CN201710596326.9有效
发明人：侯春萍;林洪湖;岳广辉 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于显著性的全参考立体图像质量评价方法，步骤如下：对于原始立体图像和失真立体图像，分别根据各自的左图像和右图像的权重生成合成图；对于原始立体图像的左图像、右图像和合成图，分别进行视觉显著性图提取对原始立体图像的左图像、右图像和合成图，分别计算出颜色显著性分量、频率显著性分量和位置显著性分量，得到最终的视觉显著性图；以视觉显著性图像能量作为权重，采用增益控制方法融合原始立体图像的左图像、右图像和合成图三者的视觉显著性图及左图像
基于显著参考立体图像质量评价方法

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