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公开(公告)号：CN110310342B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910598505.5
申请日：2019-07-04
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明提供了一种适用于灰度颜色空间图像相关色域映射方法，包括以下步骤：S1：小色域边界上下阈值获取；S2：将灰度图像的二维平面结合灰度值构建为三维颜色曲面；S3：灰度颜色曲面待映射范围边界设置；S4：基于颜色准确度与纹理保持权衡构建待求解优化模型；S5：利用迭代求解的方法获得模型的次优解。本发明所述的一种适用于灰度颜色空间图像相关色域映射方法，通过设置参数来动态调整颜色映射的精准度与灰度图像层次纹理信息的保持程度，实现灰度图像保持颜色纹理的同时实现颜色的精准映射。
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公开(公告)号：CN110310342A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910598505.5
申请日：2019-07-04
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明提供了一种适用于灰度颜色空间图像相关色域映射方法，包括以下步骤：S1：小色域边界上下阈值获取；S2：将灰度图像的二维平面结合灰度值构建为三维颜色曲面；S3：灰度颜色曲面待映射范围边界设置；S4：基于颜色准确度与纹理保持权衡构建待求解优化模型；S5：利用迭代求解的方法获得模型的次优解。本发明所述的一种适用于灰度颜色空间图像相关色域映射方法，通过设置参数来动态调整颜色映射的精准度与灰度图像层次纹理信息的保持程度，实现灰度图像保持颜色纹理的同时实现颜色的精准映射。
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公开(公告)号：CN110298365B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910598501.7
申请日：2019-07-04
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06V10/56
Abstract: 本发明提供了一种基于人眼视觉的主题色提取方法，包括以下步骤：在RGB颜色空间中构建颜色图模型；在颜色图模型中建立像素点颜色间连接关系；利用Louvain社区发现算法获得初始的主题色；利用数据驱动的方式获得与人眼视觉相似的排序主题色。本发明有益效果：解决了现有主题色提取方法中存在的与人眼视觉不一致和提取主题色无重要性排序的主要问题；为了获得与人眼视觉提取主题色一致的颜色，本发明在构建颜色图模型的基础上利用改进版社区发现算法获得初始主题色，然后选择了颜色提取中三个重要的属性值，即显著性、距离、数量，通过构建线性方程来拟合人眼提取主题色规律，获得与人眼相近似的主题色提取效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112381168B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011318081.1
申请日：2020-11-23
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06T11/00
Abstract: 基于单样例引导物体表征拆分的图像编辑算法，包括下列步骤：1)基于单样例的监督模块构建；2)单样例引导下的自监督模块中的对偶策略构建；3)单样例引导下的自监督模块中的模糊分类策略构建4)基于单样例标注图像引导物体表征拆分的图像编辑。通过上述步骤建立的基于单样例引导物体表征拆分的图像编辑算法，只需要为每一类别图像标注一个样本形成单样例样本，利用单样例样本引导大量无标注数据训练的方式，通过单样例的监督模块和单样例引导无标注数据的自监督模块，实现复杂场景的前景物体和背景表征拆分，使得在图像表征空间即可直接操作图像，轻松实现相关图像编辑任务。
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公开(公告)号：CN112381168A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011318081.1
申请日：2020-11-23
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
Abstract: 基于单样例引导物体表征拆分的图像编辑算法，包括下列步骤：1)基于单样例的监督模块构建；2)单样例引导下的自监督模块中的对偶策略构建；3)单样例引导下的自监督模块中的模糊分类策略构建4)基于单样例标注图像引导物体表征拆分的图像编辑。通过上述步骤建立的基于单样例引导物体表征拆分的图像编辑算法，只需要为每一类别图像标注一个样本形成单样例样本，利用单样例样本引导大量无标注数据训练的方式，通过单样例的监督模块和单样例引导无标注数据的自监督模块，实现复杂场景的前景物体和背景表征拆分，使得在图像表征空间即可直接操作图像，轻松实现相关图像编辑任务。
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公开(公告)号：CN113033696A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110393261.4
申请日：2021-04-13
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
Abstract: 基于对比对抗网络的小样本商品图像分类算法，包括下列步骤：1)同类别与不同类别样本对组成；2)样本对相似性分类网络构建；3)相似性全局网络卷积；4)同类别样本对判别网络；5)分类网络与判别网络对抗优化。本发明还提供一种基于对比对抗网络的小样本商品图像分类系统。本发明利用大量标注的非目标类别商品样本，可以实现在标注少量目标类别商品图像时，通过对抗的方式实现相似性比对知识的转化，实现小样本商品图像的精准分类。
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公开(公告)号：CN113033696B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110393261.4
申请日：2021-04-13
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于对比对抗网络的小样本商品图像分类算法，包括下列步骤：1)同类别与不同类别样本对组成；2)样本对相似性分类网络构建；3)相似性全局网络卷积；4)同类别样本对判别网络；5)分类网络与判别网络对抗优化。本发明还提供一种基于对比对抗网络的小样本商品图像分类系统。本发明利用大量标注的非目标类别商品样本，可以实现在标注少量目标类别商品图像时，通过对抗的方式实现相似性比对知识的转化，实现小样本商品图像的精准分类。
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公开(公告)号：CN110298365A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910598501.7
申请日：2019-07-04
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供了一种基于人眼视觉的主题色提取方法，包括以下步骤：在RGB颜色空间中构建颜色图模型；在颜色图模型中建立像素点颜色间连接关系；利用Louvain社区发现算法获得初始的主题色；利用数据驱动的方式获得与人眼视觉相似的排序主题色。本发明有益效果：解决了现有主题色提取方法中存在的与人眼视觉不一致和提取主题色无重要性排序的主要问题；为了获得与人眼视觉提取主题色一致的颜色，本发明在构建颜色图模型的基础上利用改进版社区发现算法获得初始主题色，然后选择了颜色提取中三个重要的属性值，即显著性、距离、数量，通过构建线性方程来拟合人眼提取主题色规律，获得与人眼相近似的主题色提取效果。
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