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[发明专利]时间显著图-CN201480081429.6有效
发明人：钟昕;孙宇;高大山 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明揭示一种产生时间显著图的方法。在特定实施例中，所述方法包含：从对象跟踪器接收对象边界框。所述方法包含：至少部分地基于所述对象边界框而裁剪视频帧以产生经裁剪图像。所述方法还包含：至少部分地基于所述细化掩模而产生时间显著图。
时间显著

[发明专利]解码显著性图的装置、方法及编码显著性图的装置-CN201810492324.X有效
发明人：托马斯·维甘徳;海纳·基希霍弗尔;海科·施瓦茨;通·恩固因;德特勒夫·马佩 -专利权人： GE视频压缩有限责任公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04N19/50 文献下载
摘要：本申请提供了解码显著性图的装置、方法及编码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。
解码显著装置方法编码

[发明专利]解码显著性图的装置以及编码显著性图的装置和方法-CN201810801554.X有效
发明人：托马斯·维甘徳;海纳·基希霍弗尔;海科·施瓦茨;通·恩固因;德特勒夫·马佩 -专利权人： GE视频压缩有限责任公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。
解码显著装置以及编码方法

[发明专利]解码显著性图的装置-CN201810801551.6有效
发明人：托马斯·维甘徳;海纳·基希霍弗尔;海科·施瓦茨;通·恩固因;德特勒夫·马佩 -专利权人： GE视频压缩有限责任公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。
解码显著装置

[发明专利]解码显著性图的装置-CN201810801791.6有效
发明人：托马斯·维甘徳;海纳·基希霍弗尔;海科·施瓦茨;通·恩固因;德特勒夫·马佩 -专利权人： GE视频压缩有限责任公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。
解码显著装置

[发明专利]解码显著性图的装置-CN201810801793.5有效
发明人：托马斯·维甘徳;海纳·基希霍弗尔;海科·施瓦茨;通·恩固因;德特勒夫·马佩 -专利权人： GE视频压缩有限责任公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。
解码显著装置

[发明专利]解码显著性图的装置-CN201810801730.X有效
发明人：托马斯·维甘徳;海纳·基希霍弗尔;海科·施瓦茨;通·恩固因;德特勒夫·马佩 -专利权人： GE视频压缩有限责任公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H04N19/50 文献下载
摘要：本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。
解码显著装置

[发明专利]一种视频显著图提取方法-CN201410675063.7在审
发明人：邵枫;潘云峰;郁梅;李福翠 -专利权人：宁波大学
申请日： 2014-11-21 - 公布日： 2015-03-04 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频显著图提取方法，其首先根据解码得到的解码视频中的每帧解码帧中的每个子块的运动矢量和每个子块中的每个像素点的DCT系数，分别获得解码视频中的每帧解码帧的运动显著图和纹理显著图；然后根据解码视频中的每帧解码帧的纹理显著图，获取每帧解码帧的纹理不确定性图，并根据解码视频中的每帧解码帧的运动显著图，获取每帧解码帧的运动不确定性图；再根据解码视频中的每帧解码帧的纹理不确定性图和运动不确定性图，对解码视频中的每帧解码帧的纹理显著图和运动显著图进行融合，得到解码视频中的每帧解码帧的视频显著图；优点是所获得的视频显著图能够较好地反映视频的静态和动态区域的显著变化情况，符合压缩域显著语义的特征。
一种视频显著提取方法

[发明专利]一种图像显著图提取方法-CN201410153519.3有效
发明人：邵枫;胡镇浩;李福翠 -专利权人：宁波大学
申请日： 2014-04-16 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像显著图提取方法，其首先提取源图像中的每个像素点的颜色特征矢量、纹理特征矢量和紧密度特征值，然后采用超像素分割技术对源图像进行分割，并利用各个区域的颜色特征矢量、纹理特征矢量和紧密度特征值来构造有向的图谱，最后计算得到图谱的转移矩阵，得到最终的图像显著图；优点是获得的图像显著图能够较好地反映图像的显著变化情况，符合图像显著语义的特征。
一种图像显著提取方法

[发明专利]一种视频显著图提取方法-CN201310651561.3有效
发明人：邵枫;潘云峰;蒋刚毅;郁梅;李福翠;彭宗举 -专利权人：宁波大学
申请日： 2013-12-05 - 公布日： 2014-03-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：发明公开了一种视频显著图提取方法，其首先通过对二维视频在时域上、在水平方向及在垂直方向进行采样，分别得到X-Y截面图像、X-T截面图像和Y-T截面图像，然后通过对X-T截面图像和Y-T截面图像进行低秩矩阵分解提取出X-Y截面图像的运动显著图，对X-Y截面图像的特征矢量进行低秩矩阵分解提取出X-Y截面图像的空间显著图，最后对运动显著图和空间显著图进行融合，得到最终的视频显著图，优点是所获得的视频显著图能够较好地反映视频的静态和动态区域的显著变化情况，符合人眼运动显著语义的特征。
一种视频显著提取方法

[发明专利]基于显著图的图像背景虚化方法-CN201510897374.2有效
发明人：周圆;霍树伟;崔波;陈莹;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-12-07 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于显著图的图像背景虚化方法，包括：通过显著性检测得到图像的显著图，再将显著图进行二值化或分割处理，同时得到前景索引矩阵和背景索引矩阵；利用距离加权平均算法实现图像的全局模糊；利用前景索引矩阵和背景索引矩阵融合原图和模糊图
索引矩阵显著图图像背景图像背景区域分割处理加权平均前景区域算法实现二值化模糊图显著性有效地叠加标注模糊融合检测全局

[发明专利]图像显著对象提取方法、互补显著度图学习方法及系统-CN201010568248.X有效
发明人：田永鸿;余昊男;黄铁军;高文 -专利权人：北京大学
申请日： 2010-11-26 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像显著对象提取方法、互补显著度图学习方法及系统。其中，基于图像显著对象提取方法包括：利用所述图像训练集学习得到两个互补显著度映射函数；基于学习得到的所述互补显著度映射函数，得到互补显著度图；根据所述互补显著度图提供的软先验知识，提取出显著物体。本发明通过给定任意图像，自动准确地提取出图像中的显著物体，有效地解决了在复杂场景下一般显著物体提取结果缺乏的准确性和鲁棒性问题，为该类方法提供了一种全新的思路。
图像显著对象提取方法互补学习方法系统

[发明专利]单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法-CN202211416727.9在审
发明人：刘秀平;刘健;蔡恒;广文渊 -专利权人：大连理工大学;清华大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于点云处理领域，涉及单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法。本发明首次利用单手抓取显著图和单双手抓取相关性生成双手显著图，首先，将物体的点云输入单手显著图预测模型，得到单手显著图并将其作为双手显著图的初值；其次，本发明构建了一个双手抓取接触点数据集，并建立左右手抓取标注点与显著性的对应关系；基于该对应关系和已有初值，设计名为BSPN的双手抓取显著图学习网络生成物体双手显著图；本发明还提出一个迭代训练策略，以更新双手显著图初值。本发明利用现有抓取显著数据集评估本发明,并成功生成类人的双手抓取姿势。
显著少量双手注释指导分析方法

[发明专利]一种显著图融合方法及系统-CN201911022286.2在审
发明人：梁晔;马楠;李文法 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种显著图融合方法及系统，其中方法包括标注数据集的准备，还包括以下步骤：在图像集D中进行测试图像I的基于图像外观的近邻搜索；在图像集D的绝对误差矩阵E中提取最近邻图像对应的误差，形成误差矩阵P；计算K最近邻集合的每一种检测方法的平均绝对误差，其中，所述K为近邻的图像个数；根据所述平均绝对误差计算每一种检测方法的权重；应用M种检测方法对测试图像I进行显著区域提取和融合。本发明提出一种显著图融合方法及系统，无需对图像数据提前训练，避免了不同的训练集造成的参数修改问题，处理方法简单，有效的提高了显著区域检测的准确性和效率。
一种显著融合方法系统

[发明专利]一种显著图融合方法及系统-CN201910229519.X有效
发明人：梁晔;马楠;李大伟;孙晨昊;徐俊;张磊;周航;王楠 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供一种显著图融合方法及系统，其中方法包括以下步骤：准备训练集；在所述训练集中寻找测试图像X的近邻，通过近邻图像的显著图对所述测试图像X的显著图进行拟合，得到最终的显著图。本发明提出一种显著图融合方法及系统，考虑了不同提取方法对不同图像提取效果的差异，融合的性能较融合前的单个方法性能有很大的提高。
一种显著融合方法系统

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