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公开(公告)号：CN105023278B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510378628.X
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种基于光流法的运动目标跟踪方法及系统，所述方法包括提供视频图像并对所述图像进行预处理生成预处理图像；对预处理图像进行边缘检测以及利用光流法对预处理图像进行提取目标信息，并根据边缘检测的信息和提取到的目标信息融合生成完整的运动目标；利用光流法对所述运动目标进行估计分析且采用基于特征点轨迹的向前向后误差算法对剔除由于光照产生的错误匹配点；创建模板图像并进行模板图像匹配对运动目标进行跟踪。本发明实施例的基于光流法的运动目标跟踪方法及系统具有运动目标提取准确完整，并且能够实现长时间的稳定跟踪的优点。
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公开(公告)号：CN108053396A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711346145.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种多失真图像质量的无参考评价方法，该方法是一种基于双阶结构失真和非局部统计的评价方法，包括步骤：首先对多失真图像进行下采样得到多个分辨率的图像。提取每个分辨率图像的双阶结构特征用来评价图像中的结构失真。所有的结构特征构成了第一组质量评价特征。然后，提取每个分辨率图像的非局部相似性统计特征，将这些特征作为第二组质量评价特征。最后，将图像的两组特征作为输入，利用随机森林训练出多失真图像的质量评价模型。本发明的性能明显优于现有的无参考图像质量评价方法，且具有很好的跨库性能，可扩展性强。
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公开(公告)号：CN106934770A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710072123.X
申请日：2017-02-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种评价雾霾图像去雾效果的方法和装置，将有雾霾图像采用现有的去雾算法进行处理，处理后的图像分别进行基于暗通道先验信息的残留雾测量、对比度测量和相关饱和度测量。然后加权处理三种测量值，得到去雾图像的质量分数，以质量分数大小评价去雾效果。本发明与以往的一些直接将通用的无参考图像质量评价方法用在去雾图像上相比，是针对去雾图像设计的评价模型，对去雾图像的评价效果显著。在评价去雾图像质量上与主观质量评价更契合，比以往的无参考图像质量评价方法的直接使用更准确。因为人脑在分析和理解图像时往往会首先抽象出含有更多语义的中高层次特征，所以本发明更符合人脑对图像的分析与理解，与人的主观感受一致性更好。
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公开(公告)号：CN104134204A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410326987.6
申请日：2014-07-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于稀疏表示的图像清晰度评价方法和装置，属于图像清晰度评价方法和装置。方法：将彩色自然图像灰度化，从中随机地提取大量相同大小的图像块作为训练信号，在训练信号上利用字典学习算法得到能表示图像内在中高层次特征的过完备字典；对待评价的图像进行分块，分块大小与训练信号相同，计算各图像块的梯度和方差；在训练好的过完备字典上，对各图像块梯度信号进行稀疏分解，得到信号的稀疏表示系数，以稀疏表示系数矩阵中各列元素的L2范数平方和来表示各图像块的能量；对图像块能量从大到小排序，选取能量较大的图像块，对其能量利用相应的方差进行归一化处理，得到待评价图像的质量分数；根据所述待评价图像的质量分数评价图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN110837842B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN201910865571.4
申请日：2019-09-12
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/62 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N5/04 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种无参考视频质量评估的方法，该方法应用于人工智能领域，方法包括：获取待评估视频，其中，待评估视频包括多帧图像；通过视频质量评估模型获取待评估视频的特征向量集合，特征向量集合包括多个特征向量，特征向量与图像具有对应关系；通过视频质量评估模型获取特征向量集合所对应的空域特征向量以及时域特征向量；根据空域特征向量以及时域特征向量，通过视频质量评估模型生成目标评估分值，目标评估分值包括空域预测分值以及时域预测分值，空域预测分值为根据空域特征向量生成的，时域预测分值为根据时域特征向量生成的。本申请还公开一种模型训练的方法及装置。本申请降低了预测的复杂度，由此提升视频质量预测的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117994816A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410154678.9
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于发明涉及图像处理和机器视觉中的行人重识别领域，公开了面向矿区复杂场景的遮挡行人重识别方法。本发明首先采用滑动窗口的方法对图像分块，进行细粒特征提取以此从图像中提取细小、细粒度的特征信息；再在图像分块最小语义单元的基础上加入可学习的分类和位置最小语义单元，并嵌入了相机位置信息；接着对图像模块中的干扰信息进行剔除；再利用细微的局部信息来指导整体特征进行提取；最后基于多尺度特征进行双次差分获取关键信息和行人身份预测。本发明通过训练模型来减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别准确率的影响，从而提升模型的精度，使之在遮挡情况下匹配到正确的行人。
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公开(公告)号：CN114584849B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210249325.8
申请日：2019-09-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国矿业大学
IPC: H04N21/647 , H04N17/00
Abstract: 本发明提供了一种视频质量评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待评估视频；确定待评估视频的视频评估参数，视频评估参数包括时域评估参数和空域评估参数；根据视频评估参数，确定待评估视频的视频质量。通过该方案，可基于时域和空域这两个维度的视频评估参数，来评估待评估视频的视频质量，由于，从时域和空域两个维度可以更加全面的反应出不同维度的视频评估参数对视频质量的影响，且时域评估参数和空域评估参数可以更加符合人眼视觉系统对视频质量的直观感受，因此，基于时域评估参数和空域评估参数对待评估视频进行质量评估，得到的视频质量更加准确。
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公开(公告)号：CN114584849A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210249325.8
申请日：2019-09-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国矿业大学
IPC: H04N21/647 , H04N17/00
Abstract: 本发明提供了一种视频质量评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待评估视频；确定待评估视频的视频评估参数，视频评估参数包括时域评估参数和空域评估参数；根据视频评估参数，确定待评估视频的视频质量。通过该方案，可基于时域和空域这两个维度的视频评估参数，来评估待评估视频的视频质量，由于，从时域和空域两个维度可以更加全面的反应出不同维度的视频评估参数对视频质量的影响，且时域评估参数和空域评估参数可以更加符合人眼视觉系统对视频质量的直观感受，因此，基于时域评估参数和空域评估参数对待评估视频进行质量评估，得到的视频质量更加准确。
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公开(公告)号：CN108288267B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810042657.2
申请日：2018-01-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种基于暗通道的扫描电镜图像清晰度无参考评价方法，包括步骤：对原始扫描电镜模糊图像进行暗通道预处理，再次对预处理后的图像计算它的边缘，得到边缘后对其用基于加权二乘法的保边滤波器进行增强去噪，最后根据人类的视觉特征，把最大梯度和平均梯度的加权作为图像的质量分数。本发明第一次把暗通道运用到扫描电镜图像质量评价上面，提出的方法性能优于目前典型的模糊图像质量评价方法。
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公开(公告)号：CN106934770B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201710072123.X
申请日：2017-02-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种评价雾霾图像去雾效果的方法和装置，将有雾霾图像采用现有的去雾算法进行处理，处理后的图像分别进行基于暗通道先验信息的残留雾测量、对比度测量和相关饱和度测量。然后加权处理三种测量值，得到去雾图像的质量分数，以质量分数大小评价去雾效果。本发明与以往的一些直接将通用的无参考图像质量评价方法用在去雾图像上相比，是针对去雾图像设计的评价模型，对去雾图像的评价效果显著。在评价去雾图像质量上与主观质量评价更契合，比以往的无参考图像质量评价方法的直接使用更准确。因为人脑在分析和理解图像时往往会首先抽象出含有更多语义的中高层次特征，所以本发明更符合人脑对图像的分析与理解，与人的主观感受一致性更好。
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