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[发明专利]全景图像拼接方法、装置、电子设备、介质和程序产品-CN202210826024.7在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京城市网邻信息技术有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了全景图像拼接方法、装置、电子设备、介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括：从二维图像序列中的每个二维图像中提取图像特征点，得到图像特征点组序列；对于图像特征点组序列中每个图像特征点组和图像特征点组的下一图像特征点组，执行以下步骤：响应于确定下一图像特征点组中不存在与图像特征点组中的图像特征点匹配的下一图像特征点，根据对应下一图像特征点组的二维图像，生成下一三维图像；根据下一三维图像，以及对应图像特征点组的二维图像或图像特征点组，生成相机位姿信息；根据所生成的各个相机位姿信息，将二维图像序列拼接为全景图像。该实施方式可以提高拼接的全景图像的质量，缩短拼接全景图像的时长。
全景图像拼接方法装置电子设备介质程序产品

[发明专利]图像处理方法和装置-CN201910098632.9有效
发明人：喻冬东;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了图像处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取图像的多个特征图像，其中，各个特征图像的分辨率不同；对于该多个特征图像中的至少两个分辨率相邻的特征图像，执行如下的合并步骤：对该至少两个分辨率相邻的特征图像进行合并；将合并结果输入激活函数，得到激活后的特征图像；将该至少两个分辨率相邻的特征图像中分辨率最大的特征图像，与激活后的特征图像合并，得到合并后的特征图像。本申请实施例能够通过两次合并，对各个特征图像中的特征进行充分融合，让输出的特征图像中都有丰富的特征。通过将不同分辨率的特征图像进行充分融合，可以提高后续进行图像分割或检测的准确性。
图像处理方法装置

[发明专利]图像处理方法及装置-CN202111211465.8在审
发明人：周焕祥;戴宇荣;王斌;黄晓政 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本公开关于一种图像处理方法及装置。该图像处理方法包括：提取图像的浅层特征；基于浅层特征对图像进行局部尺度上的细节特征提取，得到图像的局部动态特征，并且基于浅层特征对图像进行全局尺度上的区域特征提取，得到图像的可变形特征；基于图像的局部动态特征和可变形特征进行融合，得到融合特征；对融合特征进行重建，得到重建图像。根据本公开的图像处理方法及装置，可提高图像处理的去散焦模糊效果和效率。
图像处理方法装置

[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]一种图像处理方法及装置-CN202011014765.2在审
发明人：周鑫;曹佐;黄彦春;刘瑞峰;左凯;腊磊;王仲远;张弓 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本说明书公开了一种图像处理方法及装置，可先获取待评估的各图像，并针对每个待评估的图像，将该图像输入特征提取模型，确定该特征提取模型中至少两层卷积层输出的图像特征。之后，将确定出的各卷积层输出图像特征分别输入预设的各卷积层对应的池化层，得到各图像特征的特征向量，并根据确定出的各图像特征的特征向量，确定该图像的特征向量。最后将该图像的特征向量输入质量评价模型，确定该图像的质量评分，以根据各图像的质量评分进行图像处理。通过确定至少两层卷积层输出的图像特征，并根据输出的各图像特征对图像进行质量评估，避免了现有仅根据最后一层卷积层输出的图像特征对图像进行质量评估，导致评估不准确的问题。
一种图像处理方法装置

[发明专利]一种电缆隧道渗水检测方法、装置、设备和存储介质-CN202310621968.5在审
发明人：吕立翔;杨卓然;邓敬方;饶环宇;滕昌鹏;朱炫培;王晗;高源;徐伟伦 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：该方法包括将待检测原始图像转换为暗通道图像；确定待检测原始图像对应的第一图像特征和暗通道图像对应的第二图像特征；将第一图像特征和第二图像特征进行融合得到第三图像特征；根据神经网络模型确定第一图像特征、第二图像特征和第三图像特征分别对应的目标检测结果本发明实施例，通过提取原始图像和暗通道图像分别对应的图像特征，将各图像特征进行特征融合得到第三图像特征，并将各图像特征输入神经网络模型中确定对应的目标检测结果，以通过检测结果确定电缆隧道的渗水情况，可提升渗水检测效率和电缆隧道渗水检测的准确率
一种电缆隧道渗水检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种训练图像分类模型、图像搜索的方法及相关装置-CN202110649832.6在审
发明人：牛周周;刘慧慧;周泽南 -专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练图像分类模型、图像搜索的方法及相关装置，该方法包括：以历史用户输入文本进行图像搜索获得搜索图像，搜索图像标记有内容类别标签；通过预设图像分类模型的特征提取层，提取搜索图像的图像特征和图库图像的图像特征并匹配，得到搜索图像的相似图像集；通过相似图像的图像特征进行密度聚类，清洗相似图像集得到目标相似图像集；以目标相似图像集中相似图像和各相似图像标记的内容类别标签，微调训练预训练分类模型得到目标图像分类模型。通过目标图像分类模型的特征提取层，提取目标搜索图像的图像特征和图库图像的图像特征；匹配目标搜索图像与图库图像的图像特征，搜索与目标搜索图像风格一致的目标相似图像。
一种训练图像分类模型搜索方法相关装置

[发明专利]图像特征提取、图像降噪方法及相关装置-CN202310716776.2在审
发明人：程浩;胥立丰;江运衡 -专利权人：北京奕斯伟计算技术股份有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像特征提取、图像降噪方法及相关装置，属于图像处理技术领域。本申请能够从较大局部感受野和全局感受野的递进角度加强特征局部区域以及全域信息的联系，使得自注意力机制的特征提取方法在降低计算复杂度的同时依然能够捕获长距离的像素依赖关系，在基于像素级的图像降噪任务中能够很好地去除图像噪声，并且能最大限度地保留图像的细节信息。
图像特征提取方法相关装置

[发明专利]基于图像特征多级过滤的图像匹配方法-CN200910029264.9有效
发明人：王桥;王川;姚伟峰;凌苗 -专利权人：东南大学
申请日： 2009-04-03 - 公布日： 2009-08-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：基于图像特征多级过滤的图像匹配方法，该方法包括：图像预处理单元，用于提取查询的图像的RGB数据和进行尺度的规格化，后续的图像特征提取算法都是以预处理后的图像数据为基础的；折中方案选择单元，对多种图像特征描述子进行合理选择和组合，通过对识别检索的准确性和复杂度的折中构造出一个优化的多级过滤结构用于匹配；图像特征提取单元，提取在折中方案选择单元中选择的图像特征，构建图像特征描述向量；多级过滤匹配检索单元，将图像特征提取获得的特征描述子按照折中方案得到的多级过滤结构进行组合，并在图像库特征索引中检索，最终得到匹配结果。
基于图像特征多级过滤匹配方法

[发明专利]利用图像统计特征的自适应图像处理方法-CN201110086938.6有效
发明人：徐鹏飞 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七○二研究所
申请日： 2011-04-08 - 公布日： 2011-08-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用图像统计特征的自适应图像处理方法。首先获得数字化图像的灰度直方图，计算获得图像的平均灰度、最大灰度和最小灰度，调节照明的亮度；计算获得图像的灰度均方差，初步剔除无目标存在的图像；求取灰度直方图背景峰值处的灰度值以及目标峰值处的灰度值，再次剔除无目标存在的图像；获取图像的平均能量、灰度偏倚系数以及峰凸系数，进一步剔除无目标存在的图像；利用Otsu方法求取灰度直方图中背景与目标分割的最佳阈值，实现数字化图像的多阈值分割。本发明利用图像统计特征的自适应图像处理方法，可以自动根据图像灰度变化与分布情况获得图像处理所需要的阈值，保证了实际场合下机器视觉处理与理解技术的需要。
利用图像统计特征自适应处理方法

[发明专利]用于基于图像的对象识别的图像特征组合-CN201780015847.9有效
发明人：宋斌;林立文 -专利权人：河谷控股IP有限责任公司
申请日： 2017-03-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明为一种用于基于图像的对象识别的图像特征组合。本发明的方法包括：通过生成计算机自对象的第一图像产生合成图像，合成图像为预测出现于第二图像撷取状态下，第二图像撷取状态为不同于与对象的第一影像相关联的第一影像撷取状态；通过推导电脑以利用特征侦测算法从合成图像推导出第二组图像特征；于特征组合装置处得到从第一图像推导得的第一组图像特征；于特征组合装置处指定包括第一组图像特征及第二组图像特征的组合特征集；以及链接组合特征集及元数据来辨识该对象，藉以储存在用来作为计算机对象识别检索的电子数据库内
用于基于图像对象识别特征组合

[发明专利]基于自然图像特征统计的图像模糊检测方法-CN201610871569.4有效
发明人：张善卿;吴涛;徐向华;程宗毛 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然图像特征统计的图像模糊检测方法。本发明首先将图像进行归一化，并对归一化后的图像通过简单的直方图统计，通过实验观察，该直方图近似服从广义的高斯分布，然后通过最小二乘拟合的方法得到该函数的两个参数，通过实验研究得出：图像越模糊，图像对应的直方图分布是变化的，这种变换可以根据该函数的两个参数的变化来决定，接着通过对两个参数的处理，得到图像的模糊分数，最后对标准库中大量的图像进行检测得到清晰图像和模糊图像之间的阈值。当图像的检测分数大于该阈值时检测为清晰，否则为模糊。本发明的检测模型计算量小，计算效率高。本发明利用图像的自然图像特征统计的内在规律，因此具有较高的准确率。
基于自然图像特征统计模糊检测方法

[发明专利]基于色彩和图像特征组合的图像检索方法-CN02100946.5有效
发明人：崔良林;赵南翊;郭征元 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2002-01-09 - 公布日： 2002-08-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种具有改进性能的图像检索方法,其通过适当组合色彩和纹理特征来检索与查询图像相似的数据图像。在包含多个数据图像的图像数据库中检索与查询图像相似的数据图像的该方法包括计算查询图像和图像数据库中每一个数据图像间的色彩和纹理距离;使用预定加权系数对所计算的色彩和纹理距离进行加权;考虑人类视觉感知性能,通过组合所加权的色彩和纹理距离,计算查询图像和每一个数据图像间的特征距离;以及使用特征距离,确定与查询图像相似的数据图像。根据图像检索方法,可根据人类视觉感知机制通过组合从图像区域中提取的色彩和纹理特征检索与查询图像相似的数据图像。基于图像区域的检索能够从一图像中更准确地检索更多的对象和许多信息。
基于色彩图像特征组合检索方法

[发明专利]基于图像特征的图像主体的识别方法-CN201611140854.5有效
发明人：魏子涵;王李娜;刘继振 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-12-12 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像特征的图像主体的识别方法。该方法首先进行图像的初步处理，通过图片增强深化图片特征，将前景和背景大致区分开；形态学处理主要用于提取图像特征，分割过程则将一幅图像划分为组成部分或目标对象；研究图像特征提取则是要将前面提取出来的图像元素或目标对象表示为适合计算机后续处理的数值形式，最终形成能够直接供机器学习生成的分类器模型使用的特征；分布式环境提供搜索效率和并行计算能力；输入图像经过上述方法识别得到特征数据后搜索与之相似度最高的图像并输出，判断二者是否匹配。本发明不仅提供了稳定可行的图像搜索方法，对图像的语义进行深度的分析学习，提高了当前搜索算法的时间和速度，同时避免了网络制约，普适性很高。
基于图像特征主体识别方法

[发明专利]基于图像特征的眼底图像配准方法-CN201610079068.2有效
发明人：王粤;杨林 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2016-02-04 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像特征的眼底图像配准方法，包括：获取视网膜眼底图像并进行处理，形成二值图。搜索待配准图像二值图和参考图像二值图，获得所有基于二叉树的血管配准点集，三叉树的血管配准点集或二叉树和三叉树混合的血管配准点集。计算所有获得的血管配准点集所对应的向量。计算所有待配准图像二值图中血管配准点集所对应的向量和参考图像二值图中血管配准点集所对应的向量之间的相似度测度。对所有相似度测度进行排序，根据最小的相似度测度值获得待配准图像二值图和参考图像二值图的最优配准点集对。根据最优配准点集对中的节点坐标，依据仿射变换进行图像配准。
基于图像特征眼底方法