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公开(公告)号：CN108230243B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810133575.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性区域检测模型背景虚化方法，包括以下步骤：获取原始图像，构建显著性区域检测模型卷积网络得到原始图像的显著性图，将获得的显著性图像放入全连接条件随机场进行训练获得优化后的显著性图像，再将优化后的显著性图进行二值化或分割处理得到01矩阵，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原始图像的全局模糊；最后将前景原图和模糊背景图相拼接，生成虚化背景图。本发明不仅能准确的检测出完整的显著性区域，且显著性边界较为清晰，从而在虚化背景的时候能够保留前景图的特征，不损坏前景图图像内容。
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公开(公告)号：CN108460114A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810134366.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于层次注意力模型的图像检索方法。包括S1.建立层次注意力模型以得出图像的显著性目标及其对应的显著值，并按其显著性值排序；S2.利用层次注意力模型将数据库图像分成背景与显著性目标区域，并对每个显著性目标区域提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S3.对待搜寻图像的各个显著性目标提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S4.将待搜寻图像的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，对各个显著性目标的相似度进行加权排序得到基于显著性目标的检索结果。本发明将图像显著性加入到图像检索中，并按显著性目标的重要程度进行检索与加权，从而能够将检索结果按重要度分级，使得检索结果可以区分主次。
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公开(公告)号：CN107766815A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710968408.1
申请日：2017-10-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种视觉辅助服务运营系统及运营方法。包括用户终端、运营业务管理平台；用户终端，为通过安装在用户自有互联网终端设备或通讯设备上的应用程序，用于向运营业务管理平台发送服务请求和地理位置，并接收和处理反馈结果；运营业务管理平台为通过用户数据库和生成对抗模型参数数据库等，根据用户终端的反馈信息实现生成对抗模型参数的选择，以及计价扣费。本发明在任何地点即可使用该视觉辅助服务运营系统，具有运营成本低、推广性强的优点。
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公开(公告)号：CN107766815B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201710968408.1
申请日：2017-10-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种视觉辅助服务运营系统及运营方法。包括用户终端、运营业务管理平台；用户终端，为通过安装在用户自有互联网终端设备或通讯设备上的应用程序，用于向运营业务管理平台发送服务请求和地理位置，并接收和处理反馈结果；运营业务管理平台为通过用户数据库和生成对抗模型参数数据库等，根据用户终端的反馈信息实现生成对抗模型参数的选择，以及计价扣费。本发明在任何地点即可使用该视觉辅助服务运营系统，具有运营成本低、推广性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600560B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201611196660.7
申请日：2016-12-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于行车记录仪的图像去雾方法。首先采用四叉树方法求解大气光值；随后利用训练的卷积神经网络获取粗略透射率图，并使用引导滤波方法优化透射率图；最后通过大气散射模型逆向求解获取复原图像。本发明所提出的一种适用于行车记录仪的图像去雾方法，可以有效处理灰蒙的雾天图像且处理后的图像亮度得到改善，在保留图像边缘细节的同时可以有效地还原图像的色彩。可应用于行车记录仪的去雾处理，满足视频处理的要求，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN106600560A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611196660.7
申请日：2016-12-22
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20024 , G06T2207/20084 , G07C5/08
Abstract: 本发明涉及一种适用于行车记录仪的图像去雾方法。首先采用四叉树方法求解大气光值；随后利用训练的卷积神经网络获取粗略透射率图，并使用引导滤波方法优化透射率图；最后通过大气散射模型逆向求解获取复原图像。本发明所提出的一种适用于行车记录仪的图像去雾方法，可以有效处理灰蒙的雾天图像且处理后的图像亮度得到改善，在保留图像边缘细节的同时可以有效地还原图像的色彩。可应用于行车记录仪的去雾处理，满足视频处理的要求，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN108259909A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810135190.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/543
Abstract: 本发明是一种基于显著性对象检测的图像压缩方法。首先，在显著性对象检测模型中，采用去卷积注意力残差模块来增加上下文信息，以提高检测精度。然后，采用贪婪非极大值抑制方法从许多显著性对象候选检测框中消除冗余的检测框，找到最佳的显著性对象位置。最后，利用基于小波变换的图像压缩标准对显著性的区域与背景采取不同的压缩率进行压缩。
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公开(公告)号：CN108230243A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810133575.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性区域检测模型背景虚化方法，包括以下步骤：获取原始图像，构建显著性区域检测模型卷积网络得到原始图像的显著性图，将获得的显著性图像放入全连接条件随机场进行训练获得优化后的显著性图像，再将优化后的显著性图进行二值化或分割处理得到01矩阵，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原始图像的全局模糊；最后将前景原图和模糊背景图相拼接，生成虚化背景图。本发明不仅能准确的检测出完整的显著性区域，且显著性边界较为清晰，从而在虚化背景的时候能够保留前景图的特征，不损坏前景图图像内容。
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公开(公告)号：CN108460114B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810134366.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于层次注意力模型的图像检索方法。包括S1.建立层次注意力模型以得出图像的显著性目标及其对应的显著值，并按其显著性值排序；S2.利用层次注意力模型将数据库图像分成背景与显著性目标区域，并对每个显著性目标区域提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S3.对待搜寻图像的各个显著性目标提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S4.将待搜寻图像的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，对各个显著性目标的相似度进行加权排序得到基于显著性目标的检索结果。本发明将图像显著性加入到图像检索中，并按显著性目标的重要程度进行检索与加权，从而能够将检索结果按重要度分级，使得检索结果可以区分主次。
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