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公开(公告)号：CN115330635A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211027579.1
申请日：2022-08-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提出了一种新的基于参考图像的图像压缩伪迹移除方法，利用高质量的参考图像来提供有用的信息，以便于去除伪迹和细节重建。首先将压缩后图像和参考图像作为输入，生成多尺度特征对作为输出。然后，在特征空间中全局匹配特征并将参考图像中的相关特征转换到压缩图像中，最后，从特征全局转换后的多尺度输出中重建图像信息，得到最终的目标图像，本发明所提供的方法更好地恢复了图像结构信息，有效提高了伪迹移除的效果，重建所得的目标图像质量更高。
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公开(公告)号：CN113538242A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110830807.8
申请日：2021-07-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于残差引导策略的图像插值模型训练方法、基于残差引导策略的图像插值方法、计算机设备及可读存储介质。基于随机森林层级结构的特点，利用残差引导策略来构建并训练图像插值模型。使用预插值图像作为特征数据并使用残差作为标签数据对随机森林进行训练，训练过程中随机森林按层同步生长，初始残差是高分辨率图像与预插值图像的差值，往后的残差则是上一级残差与估计残差的差值，由于残差能够在迭代中更新，每一级的估计残差均是对前一级残差的优化，随着训练层级的增加，图像残差收敛于零，最终得到各层级映射关系均确定的图像插值模型，利用其对低分辨率图像进行插值，能够取得很好的插值效果。
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公开(公告)号：CN106649487B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201610877794.9
申请日：2016-10-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46
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：CN110569845A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910865722.6
申请日：2019-09-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种试卷图像的校正方法，包括：获取试卷图像数据；对所述试卷图像数据进行标识符检测，得到标识符；根据所述标识符对所述试卷图像数据进行校正，得到已校正试卷图像数据。通过对获取到的试卷图像数据进行标识符检测，得到标识符，进一步根据获取到的标识符对试卷图像数据进行校正，而不是对试卷图像数据整体进行检测，减少了图像检测的面积，提高试卷图像数据校正的效率。本申请还公开了一种试卷图像的校正系统、试卷图像的校正装置以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN109583423A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811554544.7
申请日：2018-12-18
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种手写数字识别的方法，所述方法包括获取书写模板上第一预设区域内字体格式为液晶体数字的手写数字样本；其中，所述书写模板的第一预设区域内设有多个液晶体数字的轮廓线，以便用户根据所述轮廓线书写液晶体数字格式的数字；提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征信息，并将所有所述特征信息与标准数字特征信息匹配得到匹配结果；根据所有所述匹配结果生成所述手写数字样本的识别结果。本方法能够提高手写体数字的识别准确率。本申请还公开了一种手写数字识别的系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备，具有以上有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629788A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810432571.0
申请日：2018-05-08
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种图像边缘检测方法，该方法包括以下步骤：获取目标原始图像对应的多个不同尺度的边缘检测图；将目标高尺度边缘检测图与目标低尺度边缘检测图进行对比，获得候选边缘检测图；在目标高尺度边缘检测图中分别查找候选边缘检测图中的每一条候选边缘对应的边缘像素；在候选边缘检测图中将不存在边缘像素的候选边缘舍弃，获得双向跟踪检测修正图，以便进一步通过迭代计算获得目标原始图像对应的符合人眼视觉的边缘图。可以在保证边缘精度的同时，提高图像边缘检测的鲁棒性，有效提高了图像边缘检测性能。本发明还公开了一种图像边缘检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN105678700B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201610015629.2
申请日：2016-01-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开一种基于预测梯度的图像插值方法及系统，主要是为了提供一种根据有效判断像素为边缘像素，且能够有效提高插值质量而设计。本发明基于预测梯度的图像插值方法，包括：判断待插值像素是否为边缘像素，若该待插值像素为非边缘像素，则采用线性插值方法进行插值得到高分辨率图像；若该待插值像素为边缘像素，则采用非线性插值方法进行插值得到高分辨率图像。本发明，能够有效判断图像梯度值，保留了边缘，纹理信息，减少插值算法中存在的锯齿现象和模糊现象并且处理转换到Lab颜色空间上的彩色图像只需要消耗较少的计算时间，对于实时图像应用具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN102567740A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010588569.6
申请日：2010-12-14
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种图像识别方法及系统。一种图像识别方法，包括：计算所述待识别图像的极值点的位置值和极值以及变动系数；依次获取每种图像类中的标准图像的变动系数和待识别图像的变动系数匹配代价，并将所获取的变动系数匹配代价与预设匹配值比较；当比较结果不大于预设匹配值时，进行匹配识别步骤；当比较结果大于预设匹配值时，判定待识别图像与标准图像不属于同一图像类。应用上述技术方案，首先比较变动系数匹配代价，在比较结果不大于预设匹配值时，才进行匹配步骤。而比较结果大于预设匹配值时，直接判定待识别图像与标准图像不属于同一图像类。与现有技术相比减少了匹配时间，提高了匹配效率。
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公开(公告)号：CN115690170B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202211221511.7
申请日：2022-10-08
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例提供一种针对不同尺度目标自适应的光流估计的方法及系统，该方法包括将相邻两帧图像输入卷积神经网络，并对两帧图像进行特征提取，得到两帧图像的浅层特征；对两帧图像的浅层特征进行处理，获得两帧图像的多尺度特征；利用两帧图像的粗糙尺度特征、中等尺度特征及精细尺度特征之间的信息交互获得多尺度成本量；对两帧图像中的第一帧图像进行上下文编码，并联合所述多尺度成本量计算光流估计结果；利用光流的端点误差作为损失函数，对光流估计结果进行拟合。本发明解决了由成本量单一导致丢失不同尺度对象的精细细节，从而导致较差的估计性能的问题，提高了光流估计的准确性。
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公开(公告)号：CN116342907B
公开(公告)日：2024-09-06
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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