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公开(公告)号：CN1331098C
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200410047283.1
申请日：2000-09-30
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/44
Abstract: 提供一种用于通过得到两个图像之间的匹配度量评价两个任意数字图像的纹理结构相似性的数字图像纹理结构分析方法，该方法包括步骤：(a)使用具有不同定向系数的预定滤波器获得关于两个任意图像的m×n个滤波图像，和(b)通过计算关于一个任意滤波图像和由具有与用于滤波该任意图像的滤波器不同的定向系数的滤波器滤波的图像的像素值的平均值之间的绝对差值的和的最小值获得一个匹配度量。该纹理结构分析方法允许更为准确地分析和比较图像纹理结构。此外，根据数字图像纹理结构分析方法，当仅相对另一个图像旋转，放大或缩小一个图像时，分析两个图像的纹理结构相似性，即，可执行准确分析。
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公开(公告)号：CN1585491A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN200410069847.1
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06F17/30811 , G06K9/00758 , G06T7/20 , H04N19/51 , H04N19/61
Abstract: 提供一种数字视频分析方法，包括计算RIH1和RIH2之间差的步骤，该差是按照如下公式表示的Distance (RIH1、RIH2)代表：Distance(RIH1、RIH2)＝(RIH1－RIH2)TM－1(RIH1、RIH2)，其中，在特定的视频景物中有两个视频码流，第一视频码流的RIH信息是RIH1，第二视频码流的RIH信息是RIH2，以及M是协方差矩阵。该RIH信息是根据各互帧的运动补偿值获得的并且RIH信息是视频景物的运动信息的良好的指示符。另外，因为RIH信息是视频景物的亮度的良好的指示符，所以由上述数字视频分析方法计算的Distance(RIH1、RIH2)正确地指示两个视频码流之间在亮度上的差。
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公开(公告)号：CN1187714C
公开(公告)日：2005-02-02
申请号：CN00803530.X
申请日：2000-03-13
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/44 , G06T2207/20008 , G06T2207/20072
Abstract: 提供一种用于分析图象纹理信息的装置及其方法。分析图象纹理信息的装置包括：用于利用具有不同过滤系数的各过滤器过滤包含M行×N列的多个象素的静止图象的过滤单元；用于关于经过滤的多个图象，对每行计算一行N个象素的灰度级平均值的X轴投影器；和用于关于经过滤的多个图象，对每列计算一列M个象素的灰度级平均值的Y轴投影器。可能在提取纹理信息中描述纹理的取向和周期性。
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公开(公告)号：CN1187713C
公开(公告)日：2005-02-02
申请号：CN00803994.1
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06F17/30811 , G06K9/00758 , G06T7/20 , H04N19/51 , H04N19/61
Abstract: 提供一种数字视频处理方法及其装置。用于处理以压缩的视频码流形式接收的数字图象的方法包括根据各互帧的运动补偿信息确定区域强度直方图(RIH)的步骤。该RIH信息是根据各互帧的运动补偿值获得的并且RIH信息是视频景物的运动信息的良好的指示符。另外，因为RIH信息是视频景物的强度的良好的指示符，所以通过根据由数字视频处理方法获得的RIH信息，搜索类似的视频景物，可以有效地搜索具有类似强度的视频码流。
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公开(公告)号：CN1173297C
公开(公告)日：2004-10-27
申请号：CN00128395.2
申请日：2000-09-30
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/44
Abstract: 一种数字图像纹理结构分析方法，包括步骤：(a)获得原始图像像素值的平均值(μ0)和方差(σ0)；(b)使用预定滤波器滤波原始图像得到m×n个滤波图像，每个滤波器具有m个标度之一和n个方向之一的唯一组合；(c)计算各个滤波图像的平均值(μ11，...，μmn)和方差(σ11，...，σmn)，(d)获得具有步骤(a)得到的原始图像的像素值的平均值(μ0)和方差(σ0)，以及步骤(c)得到的各个滤波图像的平均值(μ11，...，μmn)和方差(σ11，...，σmn)的纹理结构描述符作为纹理结构特征。该方法更准确地分析和比较图像纹理结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1349718A
公开(公告)日：2002-05-15
申请号：CN00807260.4
申请日：2000-03-22
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: H04N9/64
CPC classification number: G06F17/3025 , H04N1/644 , H04N5/4401
Abstract: 提供一种彩色图象处理方法,这种彩色图象处理方法包括步骤(a)通过将图象的特征色彩分配到一个划分成多个区域的彩色空间对彩色图象编排索引,这种彩色图象处理方法能够应用于类似MPEG－7这样的基于对象的图象处理,并且可以进行多媒体内容的快速查找和检索。
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公开(公告)号：CN1341248A
公开(公告)日：2002-03-20
申请号：CN00804284.5
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06K9/6892 , G06F17/30262 , G06K9/4609 , G06K9/6223 , G06T7/42 , G06T11/001 , G06T2207/20068 , G06T2207/20072
Abstract: 一种用于恢复描述图像纹理特征的图像纹理描述符的方法,包括步骤:(a)使用具有不同取向系数的预定滤波器过滤输入图像,(b)投影经过滤的图像到每一个预定方向的轴上以获取包括每一个方向像素值的平均值的数据组,(c)通过预定分类方法在数据组中选择候选数据组,(d)基于用于过滤候选数据组的滤波器的取向系数确定多个指示符,和(e)确定多个指示符作为图像的纹理描述符。允许感性捕捉出现在图像中的各种纹理结构的纹理描述符可以被恢复。
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公开(公告)号：CN1326158A
公开(公告)日：2001-12-12
申请号：CN01111271.9
申请日：2001-03-13
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
Inventor： 申铉枓 , 崔良林 , 巴里斯·苏门根 , 班加洛尔·S·曼朱纳思
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30256 , G06F17/30864
Abstract: 提供了一种适用于多媒体内容的数据库构造方法。该方法包括步骤:(a)经由电信网络存取提供多媒体内容的一任意站点;(b)通过结网该站点调用多媒体内容;以及(c)根据存储的地址分类该多媒体内容并将其存储到一预先确定的数据库中。本方法使用关于相应的站点的类别信息,按语义分类多媒体内容并将它们存储在相应的数据库中。在本方法构造的数据库中,很好地收集了分散在WWW上的多媒体内容并且按语义分类了该多媒体内容,因此可以使用各种检索方法来快速有效地检索所要的多媒体内容。
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公开(公告)号：CN1222027A
公开(公告)日：1999-07-07
申请号：CN98120721.9
申请日：1998-09-25
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 申铉枓
CPC classification number: H04N1/00002 , G06F17/30814 , H04N1/00005 , H04N1/00037 , H04N1/0005
Abstract: 一种视频图像搜索方法和设备,根据确定的图像复原比部分地复原一图像,与按照现有技术中视频图像搜索的方法使整个图像复原所用的搜索时间相比较,减少了视频图像搜索的时间,即,使用分形图像压缩法提取主要图像元素,以便部分地复原图像,从而可有效地搜索视频图像。
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公开(公告)号：CN100334599C
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200410047282.7
申请日：2000-09-30
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/44
Abstract: 提供一种数字图像查找方法和一种数字图像纹理结构分析方法，数字图像查找方法包括使用具有作为纹理结构特征的原始图像像素值的平均值和方差的纹理结构描述符查找具有与查询图像类似的纹理结构描述符的一个图像。数字图像纹理结构分析方法包括计算匹配度量的步骤，匹配度量包括两个任意数字图像的像素值的平均值之间的绝对差值。利用数字图像纹理结构分析方法所指出的纹理结构描述符查找一个图像。该纹理结构分析方法允许更为准确地分析和比较图像纹理结构。此外，根据数字图像纹理结构分析方法，当仅相对另一个图像旋转，放大或缩小一个图像时，分析两个图像的纹理结构相似性，即，可执行准确分析。
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