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[发明专利]深层特征和浅层LBP特征融合的乳腺肿瘤超声图像处理装置-CN202111045957.4在审
发明人：陈华;金志豪;刘刚;马明伦 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种深层特征和浅层LBP特征融合的乳腺肿瘤超声图像处理装置，其包括图像数据库建立单元、图像预处理单元、兴趣区域提取单元、深层特征提取单元、浅层LBP特征提取提取单元、特征融合单元以及分类单元。图像数据库建立单元、图像预处理单元、兴趣区域提取单元、深层特征提取单元、浅层LBP特征提取提取单元、特征融合单元以及分类单元相互通讯连接。本发明基于深度学习网络对图像的深度特征提取可以描述肿瘤图像的高层复杂特征，基于旋转不变局部二值模式的特征提取可以描述肿瘤图像的低层简单特征，特征融合可以组合这些信息以获得更多区分特征，能够有效提高分类性能
深层特征 lbp 融合乳腺肿瘤超声图像处理装置

[发明专利]一种图像处理方法、生成式对抗网络、电子设备及存储介质-CN201811529114.X有效
发明人：张毅伟;赵元;沈海峰 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理方法、生成式对抗网络、电子设备及存储介质。该方法包括：通过初始特征提取层对待处理图像进行初始特征提取处理，获得初始特征；通过每个下采样特征提取层对输入到自身的输入特征进行浅层特征、深度特征以及下采样特征提取处理，获得浅层特征、深度特征以及下采样特征；通过每个上采样特征提取层对输入到自身的输入特征进行上采样特征提取处理，获得上采样特征；通过残差特征提取层对第M个上采样特征提取层输出的上采样特征进行残差特征提取处理，获得残差特征；将残差特征和待处理图像相加得到目标图像该方法能够降低图像增强过程中的处理复杂度，得到高清晰度的图像。
一种图像处理方法生成对抗网络电子设备存储介质

[发明专利]基于特征峰值图谱的病理图像分类方法、图像分类装置-CN202211566089.9有效
发明人：姚沁玥;汪进;陈睿 -专利权人：赛维森（广州）医疗科技服务有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于特征峰值图谱的病理图像分类方法、图像分类装置、介质，包括获取病理图像，对病理图像进行滑窗裁剪得到多个目标图像块；利用特征提取模型对目标图像块进行特征提取，得到病变细胞类型、与病变细胞类型对应的置信度以及特征提取图谱；根据置信度的排序结果和特征提取图谱的数量信息确定特征峰值图谱；对特征峰值图谱进行特征提取得到病变细胞类型特征；对病变细胞类型特征进行特征提取，将特征提取后得到的特征进行拼接得到目标图像特征；根据目标图像特征得到病理图像的分类结果，根据本申请的技术方案，对目标图像块进行多次特征的自动提取之后得到表征能力更强的目标图像特征，达到提高分类结果的准确性的目的。
基于特征峰值图谱病理图像分类方法装置

[发明专利]音画同步的判定方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310269878.4在审
发明人：王晟宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N21/43 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种音画同步的判定方法、装置、存储介质及计算机设备，方法包括：解析待判定视频，获取待判定视频中的图像内容以及音频内容；采用图像特征提取模型对图像内容进行特征提取，得到图像特征值；采用音频特征提取模型对音频内容进行特征提取，得到音频特征值；基于图像特征值以及音频特征值，确定待判定视频的图像内容以及音频内容是否同步。通过图像特征提取模型以及音频特征提取模型分别对图像内容以及音频内容进行特征提取，并根据提取出的特征值来判定图像内容以及音频内容是否同步，可以避免同步判定的过程中同步结果的确定被环境噪声影响，提高判定准确性
音画同步判定方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]一种自适应图像超分辨率系统-CN202010398858.3有效
发明人：左旺孟;刘铭;张志路 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种自适应图像超分辨率系统，属于图像复原领域。本发明为解决现有图像超分辨率系统无法根据应用场景和需要进行自适应调整的问题。本发明包括网络深度预测模块、特征提取模块、处理模块、加法器、上采样模块和图像复原模块；通过特征提取模块，用于对原始低分辨率图像进行特征提取获得特征提取图；网络深度预测模块，根据预设的网络深度期望值d*对特征提取图中的所有特征点进行自适应卷积操作，预测出网络深度图；处理模块，用于根据接收的网络深度图对特征提取图进行处理，获得特征提取图中所有特征点的残差特征；加法器，用于将所有特征点的残差特征叠加在特征提取图中的相应特征点上，从而对特征提取图进行调整，获得调整后的特征提取图，通过上采样模块对特征提取图进行放大，再通过图像复原模块进行修复，完成图像的修复。本发明主要用于对低分辨率图像进行复原。
一种自适应图像分辨率系统

[发明专利]一种图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202110310508.1在审
发明人：盛日敏;牛强 -专利权人：中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开一种图像分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：预先基于多视图不相关鉴别分析算法和局部判别典型相关算法建立图像特征提取模型；图像特征提取模型特征提取时增强同类图像间局部相关关系，减弱不同类图像间局部相关关系，及去除图像特征冗余信息；获取待分类图像集并输入到图像特征提取模型进行特征提取，将第一特征提取结果输入到图像分类模型进行图像分类，得到对应的分类结果。如此，在现有多视图不相关鉴别分析算法基础上增加局部判别典型相关算法，使得在特征提取时增强同类图像间局部相关关系，减弱不同类图像间局部相关关系，并去除图像特征冗余信息，使得提取的图像特征更加显著，提高后续图像分类效果
一种图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]文本识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质-CN202110942358.6在审
发明人：王斌;薛莫白;曹浩宇;包志敏;姜德强 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取文本图像样本；根据文本图像样本的图像属性信息进行图像指标计算，基于计算结果确定参考样本指标；通过特征提取模型针对文本图像样本进行图像特征提取处理，得到图像特征信息；通过特征提取模型基于图像特征信息，进行注意力特征提取，得到关注上下文信息的注意力特征信息；基于注意力特征信息，预测预测样本指标；根据预测样本指标和对应的参考样本指标，对特征提取模型进行训练，以通过训练后特征提取模型提取待识别文本图像的注意力特征信息进行图像文本识别。该方案可以利用大量无标注文本图像样本对特征提取模型进行训练，增强特征提取模型的训练效果。
文本识别方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]人脸图像检索方法及装置-CN201810476005.X在审
发明人：李心怡;曾志勇;许清泉;张伟;王喆 -专利权人：厦门美图之家科技有限公司
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸图像检索方法及装置，应用于图像检索服务器。图像检索服务器存储有用于提取目标人脸图像中由多个目标图像特征融合得到的融合图像特征的特征提取模型，及该特征提取模型所对应的模型融合图像特征，所述方法包括：基于特征提取模型对待检索人脸图像进行特征提取，得到待检索人脸图像中的待检索融合图像特征；将提取出的待检索融合图像特征与模型融合图像特征进行比对，并根据比对结果判断待检索人脸图像是否符合特征提取模型；输出符合特征提取模型的待检索人脸图像作为检索成功的人脸图像。所述方法的检索实现成本低，检索工作量小，可快速而精准地从大量的人脸图像数据集中检索出包括多个目标图像特征的人脸图像。
检索人脸图像特征提取模型图像特征融合图像图像检索服务器多个目标模型融合目标人脸图像人脸图像数据比对结果特征提取比对工作量存储融合输出应用成功

[发明专利]图像配准方法及其相关的模型训练方法、设备、装置-CN202010477508.6有效
发明人：谢帅宁;赵亮;黄宁;张少霆;王聪;蔡宗远 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请公开了图像配准方法及其相关的模型训练方法、设备、装置。该方法包括：获取真实二维图像和参考二维图像，利用图像配准模型的虚拟图像特征提取网络对参考二维图像进行特征提取，得到第一虚拟特征图；其中，图像配准模型已利用虚拟图像进行预训练，且虚拟图像特征提取网络参与预训练，虚拟图像是基于虚拟目标生成的；利用图像配准模型的真实图像特征提取网络对真实二维图像进行特征提取，得到第一真实特征图；其中，真实图像特征提取网络未参与预训练；利用第一真实特征图和第一虚拟特征图之间的差异，调整真实图像特征提取网络的网络参数。通过该方法，提高了图像配准模型的训练效果且降低了训练成本。
图像方法及其相关模型训练设备装置

[发明专利]图像特征提取方法-CN202210098537.0在审
发明人：杨淼;谢宏 -专利权人：成都云盯科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像特征提取方法，包括：对待处理图像进行预处理，得到第一预处理图像和第二预处理图像；其中，第一预处理图像为ROI彩色图像，第二预处理图像为基于第一预处理图像得到的ROI灰度图像；提取第二预处理图像的特征点集合；基于特征点集合，对第一预处理图像进行采样，生成采样图像；基于DL2‑net网络结构对采样图像进行图像特征提取，生成与特征点集合对应的特征向量集。
图像特征提取方法

[发明专利]图像特征提取方法-CN201010130681.5有效
发明人：杨小康;张瑞;陈晓琳 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2010-03-24 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：一种图像处理技术领域的图像特征提取方法，包括步骤为：提取图像中全部像素点的位置信息和颜色信息；对图像进行提取边缘区域的处理，得到边缘区域每个像素点的位置信息和颜色信息；对图像I的边缘区域提取颜色自相关特征，得到边缘区域的颜色自相关图；对图像的全部区域提取边缘方向自相关特征，得到全局的边缘方向自相关图；对图像的全部区域内提取颜色自相关特征，得到全局的颜色自相关图；将三种自相关图进行特征前融合，得到图像的特征本发明通过特征融合，实现了更为全面的基于图像结构的内容描述，减小了计算量且提高了性能，用于图像检索时准确率更高。
图像特征提取方法

[发明专利]图像特征提取方法-CN201910173459.4有效
发明人：冯建兴 -专利权人：上海皓桦科技股份有限公司
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明属于图像学习领域，并且具体提供了一种图像特征提取方法，旨在降低图像特征学习对硬件条件的过度依赖，同时提高图像特征学习效果。为此目的，本发明提供的图像特征提取方法主要包括以下步骤：通过预设的卷积神经网络获取目标图像的图像特征；该方法还包括对卷积神经网络进行网络训练，其具体包括获取图像样本集中每个图像样本的相似样本，并且分别对每个图像样本及其对应的相似样本进行图像变换；通过卷积神经网络并且根据图像变换结果获取相应的图像特征；根据目标函数、图像样本及其对应的相似样本的图像特征并利用机器学习算法对卷积神经网络进行网络训练。基于上述步骤，本发明可以保证图像特征的学习效果，又可以降低对硬件条件要求。
图像特征提取方法

[发明专利]图像特征提取设备-CN200980138140.2有效
发明人：岩元浩太;大网亮磨 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2009-07-14 - 公布日： 2011-08-24 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：一种图像特征量提取设备，从图像提取可能调节识别能力与稳健性之间平衡的图像特征量，识别能力用于核实图像是否与其他图像相同。图像特征量提取设备根据提前定义的分级量化方法针对待量化的各图像区域分级地执行量化并计算多个分级量化指标，以便输出编码格式的分级量化指标代码，该编码格式可以唯一指定待量化的各区域的各分级的量化指标。
图像特征提取设备

[发明专利]图像分割模型确定方法以及图像分割方法-CN202211386108.X在审
发明人：许敏丰;郭恒;张剑锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了图像分割模型确定方法以及图像分割方法，其中，图像分割模型确定方法包括确定包含目标对象的第一图像样本集以及第二图像样本集；根据第一图像样本集中的第一图像样本，确定特征提取模型；将第二图像样本输入特征提取模型，获得第二图像样本的第二特征图像；根据第二特征图像以及样本标签，确定图像分割模型。该方法通过无标签的第一图像样本集，训练可以实现多尺度图像特征提取的特征提取模型，使得该特征提取模型可以学习第一图像样本的丰富的、高级语义信息；然后再将该特征提取模型作为特征提取器，结合少量的有标签的第二图像样本集，训练获得图像分割模型，使得该图像分割模型后续可以进行精确的图像分割。
图像分割模型确定方法以及

[发明专利]图像处理方法及图像处理模型训练方法-CN202211085698.2在审
发明人：陈圣;曾定衡;蒋宁;王洪斌;周迅溢;吴海英 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法及图像处理模型训练方法，所述图像处理方法包括：获取待处理图像，将待处理图像输入至图像处理模型中，得到去噪后的图像，其中，图像处理模型包括第一特征提取层、至少一注意力特征提取层以及第二特征提取层，第一特征提取层用于对待处理图像进行特征提取，得到初始特征图，至少一注意力特征提取层用于对初始特征图进行特征加权处理，得到加权特征图，第二特征提取层用于对初始特征图以及加权特征图进行残差处理，得到去噪后的图像，加权特征图用于指示初始特征图中各区域是否属于添加噪声的区域。本申请提高了局部模糊的图像去噪效果，进而提高了图像去噪的准确性。
图像处理方法模型训练