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公开(公告)号：CN117994223A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410134050.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种基于对比度引导的图像椭圆检测方法及系统，涉及图像椭圆检测技术领域，该方法包括输入RGB图像，将RGB图像转换成灰度图，根据灰度图提取边缘点并计算每个像素点的梯度幅值和水平方向角；将图像中相邻的边缘点连接起来形成多个边缘点集合，对每个边缘点集合拟合出多条首尾相连的直线段，即所需的弧段；分别计算每条弧段基于对比度扩散后的结果，并将扩散后有交集的弧段进行融合形成增强后的弧段；根据扩散后的弧段对比度计算每条弧段的搜索域，将两条都在彼此搜索域内的弧段进行组合，并拟合出候选椭圆参数；通过基于图像对比度的自适应阈值去除低置信度的候选椭圆，输出最终的椭圆检测结果。本发明提高了检测效率以及检测精度。
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公开(公告)号：CN115564728B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211212962.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种图像角点检测方法、装置、设备及应用，涉及图像处理及计算机视觉领域，包括获取待检测图像的图像边缘，得边缘图像，追踪边缘图像的边缘曲线，并将边缘曲线用离散点表示，得到离散边缘曲线图像，将离散边缘曲线图像进行平滑处理，得到降噪曲线图像，基于降噪曲线图像上的每个离散点前后两个方向拟合出两条线段，选取两条线段端点之间的曲线为该离散点的支撑区域，基于每个离散点的支撑区域，计算每个离散点的角点度值，筛选符合预设角点度阈值的离散点，得到最终角点集合，支撑区域取决于角点周围的真实结构，对离散点周围的边缘结构具有较强的适应性，实现了准确检测离散点出的弯曲程度，提高了角点的识别精度，加快了检测效率。
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公开(公告)号：CN115564649A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211181729.4
申请日：2022-09-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨率重建方法、装置及设备，涉及计算机视觉技术领域，包括将训练数据集中待重建的低分辨率图像嵌入高维空间，提取出图像浅层特征，利用多轴卷积结构提取图像浅层特征，得不同粒度的深度特征，将不同粒度的深度特征聚合，得聚合图像特征，将所述聚合图像特征进行通道注意力和空间注意力加权操作，得权重图像特征，将权重图像特征进行上采样操作，得超分辨率特征图，将超分辨率特征图与待重建的低分辨率图像对应的高分辨率标签图像进行迭代更新运算，得到完成训练的图像超分辨率重建模型，重建了更好的图像细节，提升了图像超分辨率的性能，实现了充分利用不同粒度图像特征完成图像超分辨率重建，提升重建后图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN110737796B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910989436.0
申请日：2019-10-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括分别提取待处理图像和各待匹配图像的轮廓边缘，并等距离采样多个点作为形状表示；利用多尺度高度函数子计算上述各图像在形状融合多尺度空间下的形状描述子；尺度高度函数子为在形态学尺度参数和高斯平滑尺度参数作用下的高度函数描述子；基于各形状描述子，通过计算待处理图像和各待匹配图像在单尺度空间的形状相似度，生成多个单尺度检索结果集；利用权重赋值函数为各待匹配图像形状设置新相似度值，并根据重新赋值的各单尺度检索结果集确定待处理图像的检索结果，实现了在保证高检索率的前提下，同时能很好地处理噪声干扰、类内变化甚至是不规则变化形状。
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公开(公告)号：CN113674156A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111039803.4
申请日：2021-09-06
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种图像超分辨率重建的方法及系统，包括以下步骤：输入的低分辨率图像，从低分辨率图像中提取基础图像特征；以基础图像特征作为初始输入，使用多个顺序执行的AMB模块依次提取更高层次的特征，获得多个高层次特征输出；将基础图像特征与多个高层次特征输出融合，获得融合特征；通过融合特征重建图像，获得重建的高分辨率的图像输出。其能够以更高的效率得到与现有MSRN相似的单帧图像超分辨率重建性能，所使用的参数少，运算速度快,其亦可增加使用AMB模块的数量，从而与现有MSRN具有相似的计算复杂度，但是能够得到更好的单帧图像超分辨率重建性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106649487A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610877794.9
申请日：2016-10-09
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于兴趣目标的图像检索方法，包括步骤：(1)依据HS显著性检测算法分析用户的兴趣目标，结合SaliencyCut算法分割出兴趣目标；(2)对用户的兴趣目标提取HSV颜色特征、SIFT局部特征和CNN语义特征；(3)将提取的兴趣目标的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，并根据相似度排序得到基于兴趣目标的检索结果。本发明通过仅在兴趣目标区域提取特征的做法，可以有效抑制背景对检索结果的影响，提高检索的查全率和查准率。
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公开(公告)号：CN104951743A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510096479.8
申请日：2015-03-04
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于主动形状模型算法识别人脸表情的方法。所述方法包括：存储或选取人脸表情数据库，选取所述人脸表情数据库中部分或全部人脸表情作为训练图像；基于主动形状模型算法对所述训练图像进行特征点定位，其中所述特征点为针对所述训练图像的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴四部分定位出的特征点，所述特征点形成所述的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴各部分的轮廓数据信息，进行数据训练得到各表情的数值约束条件；基于各表情的数值约束条件建立人脸表情的数学模型，基于所述数学模型进行人脸识别。
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公开(公告)号：CN117994223B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410134050.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种基于对比度引导的图像椭圆检测方法及系统，涉及图像椭圆检测技术领域，该方法包括输入RGB图像，将RGB图像转换成灰度图，根据灰度图提取边缘点并计算每个像素点的梯度幅值和水平方向角；将图像中相邻的边缘点连接起来形成多个边缘点集合，对每个边缘点集合拟合出多条首尾相连的直线段，即所需的弧段；分别计算每条弧段基于对比度扩散后的结果，并将扩散后有交集的弧段进行融合形成增强后的弧段；根据扩散后的弧段对比度计算每条弧段的搜索域，将两条都在彼此搜索域内的弧段进行组合，并拟合出候选椭圆参数；通过基于图像对比度的自适应阈值去除低置信度的候选椭圆，输出最终的椭圆检测结果。本发明提高了检测效率以及检测精度。
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公开(公告)号：CN117994222A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410134046.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种基于预测校正机制的直线段检测方法及系统，涉及线段检测技术领域，该方法包括计算输入图像的梯度幅值和梯度方向；基于提前设计好的多尺度自适应Canny边缘检测器预测图像中线段所在的边缘；最后对边缘执行非极大值抑制并使用最小二乘法进行线段拟合，得到线段所在直线的方程表达式以及线段的端点坐标，即得到预测线段；采用定向路由方法对预测出的线段进行校正；对校正后的线段进行验证，输出最终的线段。本发明能够提升线段的完整性，提高线段检测效率，提高最终线段的方向和位置的准确度，以及能够有效地检测图像低对比度区域的线段。
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公开(公告)号：CN116342907A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310289085.9
申请日：2023-03-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及图像匹配技术邻域，公开一种交点增强的图像间直线段匹配方法和系统，包括：获取两幅待匹配图像并提取特征点对集合，检测得到两幅待匹配图像中的直线段并两两组合得到直线对；根据直线对的极线挑选候选匹配直线对，根据候选匹配直线对邻域内的特征点计算相似度，筛选相似度得到最终的匹配交点对；在两条候选匹配直线对周围邻域内寻找至少四对最终的匹配交点对和特征点对并据此得到单应性矩阵，根据单应性矩阵将一图像中的直线段投射至另一幅图像中，计算投影直线段和候选匹配直线对中直线段的相似度并累加至投票矩阵中，根据投票矩阵选出最终的直线段匹配结果。本发明有效利用特征点和交点、提高图像中直线段匹配的准确度。
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