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[发明专利]物品纹理信息处理的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010630302.2在审
发明人：林咏华;王均松;岳海涛;李玉博;邵凌 -专利权人：云南易见纹语科技有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种物品纹理信息处理的方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取目标物品的目标物品图像；从所述目标物品图像中提取多个目标纹理特征；对所述多个目标纹理特征进行标记，获取每个目标纹理特征的特征类型；将所述多个目标纹理特征与数据库中源物品的源纹理特征进行匹配，获取所述目标物品与所述数据库中的源物品的匹配纹理特征；基于所述每个目标纹理特征以及源纹理特征的特征类型对所述匹配纹理特征进行过滤，获取过滤后的匹配纹理特征；基于所述过滤后的匹配纹理特征获取所述目标物品的信息提升了提取的目标纹理特征的准确性，实现了对目标物品的精准识别。
物品纹理信息处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]纹理表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310815564.X在审
发明人：孟凡武;马梁;谢磊;马鑫;尚妍 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种纹理表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及缺陷检测技术领域，包括：获取纹理表面图像，提取纹理表面图像的纹理特征；对纹理特征进行融合得到融合特征，基于融合特征和特征字典确定纹理表面的缺陷；其中，特征字典基于无缺陷图像训练获得，特征字典包括多个无缺陷的多层次特征。通过获取纹理表面图像，提取纹理表面图像的纹理特征，再对纹理特征进行融合得到融合特征，利用融合特征和基于无缺陷图像训练获得特征字典确定纹理表面的缺陷，提高了纹理表面缺陷检测的效率和准确性，避免了无法收集大量缺陷图像导致缺陷检测不准确以及效率低的问题
纹理表面缺陷检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于纹理特征加强的高光谱图像处理方法-CN201310358810.X有效
发明人：邓水光;徐亦飞;尹建伟;李莹;吴健;吴朝晖 -专利权人：浙江大学
申请日： 2013-08-16 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供的基于特征加强的高光谱图像处理方法，采用由二维图像中所有像素点的特征值组成的纹理特征矩阵描述相应的二维图像，并对所有二维图像的纹理特征矩阵进行纹理特征加强，得到纹理特征加强矩阵，并根据所有纹理特征加强矩阵提取出主要的纹理特征并形成主要纹理特征向量，用主要纹理特征向量表示高光谱图像。本发明的基于特征加强的高光谱图像处理方法合理利用了高光谱图像的多波长信息，能够准确的捕捉到丰富的纹理特征，便于进行纹理细节的区分，尤其适用于细纹理图像分析。
基于纹理特征加强光谱图像处理方法

[发明专利]基于蜻蜓视觉成像模型设置的三维纹理图案合成方法-CN201810371256.1有效
发明人：宗常进 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蜻蜓视觉成像模型设置的三维纹理图案合成方法，包括：采集三维空间的三幅不同光照角度下的二维纹理图案；建立蜻蜓视觉成像模型：设置多个六角形纹理图案特征匹配区域并聚集成三维纹理图案；为进行图案特征匹配，设置三维纹理图案特征匹配函数实施三维纹理图案特征输入，输出三维纹理图案匹配特征，进行匹配；设置最佳的三维纹理图案特征匹配分布及分布区域；对三维纹理图案样式特征变化进行三维纹理图案样式设置；实施特征匹配最优化，合成设置的三维纹理图案。本发明方法能够保证三维纹理图案特征匹配细节特征不丢失，纹理图案特征连续，并能很好地保存三维纹理图案特征的连续性和纹理纹样。
基于蜻蜓视觉成像模型设置三维纹理图案合成方法

[发明专利]基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法-CN201210001588.3有效
发明人：田小林;焦李成;聂继勇;张小华;缑水平;马文萍;钟桦;朱虎明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-01-04 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，包括：建立动态纹理库；获取高频子带系数及其特征参数及香浓熵；建立动态纹理特征库并确定区分阈值；输入待检索的动态纹理并获取其高频子带系数及香农熵；判断待检索动态纹理的香农熵与区分阈值的大小；获取待检索动态纹理的特征参数；获取待检索动态纹理的特征参数与动态纹理特征库中特征参数的距离；取动态纹理库中距离最小的动态纹理输出。本发明采用广义高斯特征和能量特征结合的方法，使得本发明充分利用了动态纹理不同特征的互补性，能准确检索出客户所需的动态纹理。
基于 surfacelet 变换动态纹理检索方法

[发明专利]一种图像对比方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310967369.9在审
发明人：汪武训;张正萍;曾捷;李鹏东 -专利权人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：该方法通过分别获取图像在横轴方向上的纹理特征矩阵和图像在纵轴方向上的纹理特征矩阵，然后将横轴方向上的纹理特征矩阵和纵轴方向上的纹理特征矩阵进行特征融合，得到图像对应的融合纹理特征矩阵，使得融合纹理特征矩阵能够准确表达图像在横轴和纵轴上的特征，然后去除融合纹理特征矩阵中的离散点，得到图像对应的目标纹理矩阵，使得目标纹理矩阵能够更加准确的图像的纹理特征，进而避免图像中的离散点影响图像对比结果，最后根据图像的目标纹理矩阵和待对比图像的目标纹理矩阵进行差异对比
一种图像对比方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、终端设备及存储介质-CN201910407795.0在审
发明人：曹江龙 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：在本申请中，可以将原始图像的第一纹理特征加载至全景模型的表面上，然后获取在全景模型的表面上加载的第二纹理特征，第一纹理特征包括第二纹理特征，再对第二纹理特征进行超分辨率增强处理，得到第三纹理特征，之后在全景设备的显示界面上渲染第三纹理特征在本申请中，由于对第二纹理特征进行超分辨率增强处理，因此使得得到的第三纹理特征对应的图像的分辨率大于第二纹理特征对应的图像的分辨率，第三纹理特征对应的图像的分辨率高于现有技术中的第二纹理特征对应的图像，
纹理特征图像分辨率超分辨率存储介质图像处理增强处理终端设备全景加载申请原始图像渲染

[发明专利]采用图像纹理特征的集成表型-CN201380060670.6有效
发明人： N·班纳吉;N·迪米特罗瓦;V·瓦拉达恩;S·卡玛拉卡兰;A·亚内夫斯基;S·迈蒂 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2013-10-25 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：根据对象中的感兴趣的解剖特征的图像，针对图像纹理特征的集合来计算图像纹理特征值，并且基于计算出的图像纹理特征值关于感兴趣的分子特征来对所述对象进行分类。所述图像纹理特征值可以是根据一个或多个灰度共生矩阵(GLCM)来计算的，并且所述图像纹理特征可以包括Haralick图像纹理特征和/或Tamura图像纹理特征。为了训练分类器，根据参考对象中的所述感兴趣的解剖特征的图像，至少针对所述图像纹理特征的集合来计算参考图像纹理特征值。所述参考图像纹理特征值被划分成表示所述感兴趣的分子特征的不同值的不同群组，并且基于所述参考图像纹理特征值来训练所述分类器以在所述不同群组之间进行区分。
采用图像纹理特征集成表型

[发明专利]一种基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法-CN202110536933.2在审
发明人：王曰海;吴中伟;杨建义;陈曦;陈莞尔;徐洁雯 -专利权人：浙江大学绍兴微电子研究中心;浙江大学;绍兴市科技创业投资有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法，包括纹理图像采集模块、纹理特征自适应提取模块、疵点空间位置特性分析模块、检测模块和控制模块。对不同纹理规律图像、同一图像纹理规律不同的区域进行自适应纹理特征提取得到所述的自适应纹理特征，接着对得到的自适应纹理特征做处理以凸显疵点空间位置显著性特性和区域，结合自适应纹理特征和疵点空间位置特性，检测纹理图像疵点本发明提出的基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法，可以实现对纹理图像疵点、特别是细小疵点的快速、准确检测，适用于产品生产线运动场景的纹理图像检测，也适用于产品出厂检验环节静态场景的纹理图像疵点检测
一种基于自适应纹理特征图像疵点检测系统方法

[发明专利]一种基于库欣综合征的图像特征识别方法及系统-CN202210154892.5有效
发明人：魏鹏飞;郭婧;丘雅维;赵慧娟;贾梦阳;王玉;何华秋;金明月;李爱萍;李怀智;杨可来尔 -专利权人：深圳大学;深圳大学总医院
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于库欣综合征的图像特征识别方法及系统，其方法包括：获取指定皮肤区域的图像集进行纹理识别以获得皮肤纹理特征；根据所述皮肤纹理特征判断皮肤是否存在符合预设纹理条件的目标纹理；根据所述目标纹理的分布情况对所述目标纹理所在皮肤进行电刺激以预测皮肤弹性值，并结合所述皮肤纹理特征以及皮肤血管特征输出风险概率值；所述皮肤血管特征是对所述目标纹理向外延伸预设距离的区域进行图像识别获得。本发明可对用户身体图像进行纹理特征识别，让用户及时了解身体生成纹理的原因，以便用户及时就医。
一种基于综合征图像特征识别方法系统

[发明专利]一种物品生产日期的认证方法、装置以及介质-CN202210637442.1有效
发明人：郭小璇;杨宝生;高兴兴;赵光普 -专利权人：青岛通产智能科技股份有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V20/80 文献下载
摘要：该方法应用于登记终端，该方法包括获取有纹理物品的相关信息；扫描有纹理物品得到纹理特征；匹配有纹理物品的纹理特征与相关信息；并对纹理特征进行加密处理。然后保存经过加密处理后的纹理特征与相关信息之间的对应关系，以便于查询终端扫描有纹理物品得到纹理特征，以及对纹理特征进行加密处理后，根据对应关系查询到对应的相关信息。本申请的有益效果是，通过对特征信息进行加密处理，不法分子无法在未拥有对应的有纹理物品的情况下，通过模拟纹理特征来获取有纹理物品的相关信息，以伪造假的有纹理物品，从而避免了引发严重的食品安全事故。
一种物品生产日期认证方法装置以及介质

[发明专利]基于智慧社区的物业管理方法-CN202210507329.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：张晓辉
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于智慧社区的物业管理方法，其包括：对中央空调的皮带监测图像进行纹理分析以获取皮带在当前时刻的横向纹理特征和竖向纹理特征。将皮带在当前时刻的横向纹理特征和竖向纹理特征输入纹理预测模型以输出皮带在下一时刻的横向纹理特征和竖向纹理特征。根据皮带在当前时刻的横向纹理特征和竖向纹理特征以及皮带在下一时刻的横向纹理特征和竖向纹理特征获取磨损老化方向，并基于磨损老化方向对皮带进行磨损老化测试以获取皮带磨损数据。
基于智慧社区物业管理方法

[发明专利]图片文字定位方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911183212.7有效
发明人：王晓珂 -专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：一种图片文字定位方法、装置、计算机设备和存储介质，该图片文字定位方法包括：获取目标图片，目标图片中包括待识别文字；通过将目标图片输入纹理提取模型中，以得到目标图像的若干个纹理特征层，纹理提取模型是根据历史图像中的纹理特征进行分析得到的、用以提取输入的图片中的纹理特征层的模型；从若干个纹理特征层中筛选出基础纹理特征层；将基础纹理特征层进行特征叠加，得到待识别文字的纹理特征层；根据待识别文字的纹理特征层获取待识别文字在目标图片中的位置。
图片文字定位方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]纹理特征提取方法及相关设备-CN202310159038.2在审
发明人：王亭;兰荣华;张青;唐浩 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;成都京东方智慧科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本申请提供一种纹理特征提取方法及相关设备，通过按照预设的矩形邻域对待处理图像进行局部划分，得到多个子局部区域，再对多个子局部区域进行纹理特征提取，得到局部纹理特征，能够将待处理图像中某一部分的局部纹理特征突显出来，然后根据预设的圆形邻域对待处理图像进行全局划分，得到多个子全局区域，对多个子全局区域进行纹理特征提取，得到全局纹理特征，纹理特征的提取范围可以覆盖待处理图像，从而体现出图像内的感兴趣区域的微小特征，最后利用预设的权重信息，将局部纹理特征和全局纹理特征进行融合，得到纹理特征提取结果，可使待处理图像能够在一定程度上消除光照变化的影响，体现感兴趣区域的细节，从而保障纹理特征提取的稳定性。
纹理特征提取方法相关设备

[发明专利]一种图像质量评价方法及系统-CN201810297714.1有效
发明人：王霞;周晶晶;钱帅;李婷;汤海涛;金伟其;李贞 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像质量评价方法及系统，该方法包括：根据感兴趣区域的灰度直方图和周围区域的灰度直方图的巴氏距离，获取待测图像的灰度对比度，根据滤波后的感兴趣区域的平均纹理特征和滤波后的感兴趣区域的极性纹理特征，获取第一纹理特征，根据滤波后的周围区域的平均纹理特征和滤波后的周围区域的极性纹理特征，获取第二纹理特征，根据第一纹理特征和第二纹理特征的巴氏距离，获取待测图像的纹理对比度；根据灰度对比度和纹理对比度，本发明实施例从图像的灰度特征和纹理特征出发，综合地考察细小目标特征的探测情况，同时采用灰度和纹理两方面的特征，增强了该图像评价方法的鲁棒性和适用性。
一种图像质量评价方法系统

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