基于目标灰度倾向加权的Otsu目标检测方法

    公开(公告)号:CN112396061B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202011342948.7

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于目标灰度倾向加权的Otsu目标检测法,包括以下步骤:步骤S1:对待测图像进行灰度化处理,获得待测图像的灰度直方图;步骤S2:根据得到的待测图像的灰度直方图,确定期望阈值;步骤S3:根据期望阈值,计算前景和背景像素点出现概率及其灰度均值;步骤S4:根据期望阈值选择要更改的灰度倾向系数,若期望阈值更接近高灰度区域就选择高倾向度系数α,反之若更接近低灰度区域就选择低倾向度系数β;步骤S5:采用改进的Otsu类间方差公式进行梯度谷值加权,获得使方差最大的阈值,实现目标与背景的分离。本发明当目标与背景的对比度很低时,能够更准确地剥离目标与背景图像。

    一种基于RGBW的Micro-LED制备系统

    公开(公告)号:CN112817213B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202110106957.4

    申请日:2021-01-27

    Abstract: 本发明提出一种基于RGBW的Micro‑LED制备系统,包括显影机、刻蚀机、光源模组,还包括在光源模组发光方向上顺序设置的掩膜版和覆有光刻胶的阵列基板;光源模组包括四组光源,每组光源对应显示像素内的一个子像素结构,掩膜版包括多个透光区,每个透光区的中心在阵列基板上的投影均位于与该透光区相对应的子像素结构的中心;当对光刻胶曝光时,四组光源同时透过掩膜版透光区对子像素结构处的光刻胶进行曝光,各组光源的曝光光照强度、曝光光照时长根据与该光源对应的子像素结构需填充的量子点胶体体积决定;显影机、刻蚀机对曝光后的阵列基板进行后续加工以使储液槽成型;本发明可解决由于对量子点的封胶厚度不同导致子像素发光亮度不均衡的问题。

    一种高稳定性银纳米线图形化导电薄膜的制备方法

    公开(公告)号:CN113436806B

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202110519898.3

    申请日:2021-05-13

    Abstract: 本发明涉及一种高稳定性银纳米线图形化导电薄膜的制备方法。所述方法:先在银纳米线导电膜上实现光刻胶的图形化,接着利用半导体氧化物薄膜对未被光刻胶覆盖的银纳米线网络进行加固,最后通过超声使图形化光刻胶粘附底部银纳米线一起剥离出基板,从而实现银纳米线导电膜的图形化。本发明制作工艺简单、成本低,容易实现高分辨率的图形化银纳米线导电膜,同时能增强银纳米线的抗氧化能力和在基板上的附着性。

    基于对比学习的自监督图像分类方法

    公开(公告)号:CN112381116B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202011134658.3

    申请日:2020-10-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于对比学习的自监督图像分类方法,包括以下步骤:步骤S1:获取无标签数据,并进行随机增强生成不同视图;步骤S2:对视图进行特征提取,无监督对比计算损失,得到无监督分类模型C1;步骤S3:对无标签数据中部分进行人工标注,作为训练验证集;步骤S4:将C1作为预训练模型,根据训练验证集进行微调;步骤S5:提取训练验证集的特征,有监督对比计算损失,得到C2;步骤S6:根据C2对无标签数据预测标签,并筛选置信度高于预设值的数据作为训练样本;步骤S7:基于训练样本,将C2作为预训练模型,选取小网络进行训练微调,将验证输出准确率最高的作为最佳分类模型C3。本发明能够有效利用无标签数据训练泛化的图像分类模型,解决多类图像分类问题。

    一种基于灰度直方图的电润湿显示器缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN112200800B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202011186235.6

    申请日:2020-10-30

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于灰度直方图梯度加权目标方差的电润湿显示器缺陷检测方法,首先对输入的缺陷图像进行处理获得灰度直方图,然后对其进行基于灰度直方图梯度加权目标方差的缺陷检测,获得最佳阈值。该方法在目标方差前加上一个权值,通过权值影响类间方差的数值,进一步控制阈值的选择,使阈值接近期望阈值,出现在直方图峰值左侧,最后根据获得的最佳阈值对缺陷图像进行二值化处理,缺陷图像中小于该阈值的像素灰度值都变成0,图像显示为黑色;大于等于该阈值的像素灰度值都变成255,图像显示为白色。输出的分割结果中,缺陷的像素区域为黑色,背景区域变为白色。本发明能够成功分割出电润湿显示屏缺陷,且在缺陷与背景对比度较低的缺陷图像中有很好的分割效果。

    一种基于知识蒸馏的端到端语音识别增量学习方法及系统

    公开(公告)号:CN115064155A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210652586.4

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏的端到端语音识别增量学习方法及系统,该方法首先将语音识别模型初始化为教师模型和学生模型;编码器的目标函数的第一部分是对教师、学生模型的编码器的输出概率分布做KL散度,第二部分是利用Grad‑cam++方法由教师、学生模型的编码器的输出生成各自的注意力图,并对注意力图做转移;同理,计算解码器的目标函数,然后将产生的loss进行线性组合并在原有训练策略的配合下训练学生模型;同时基于文本聚类思想对旧数据集的标签聚类,在每个类中抽取少量旧数据加入新数据集中训练学生模型。该方法及系统有利于在不接触或仅少量接触旧数据集的前提下解决灾难性遗忘的问题,实现模型在小数据集上快速微调收敛进而节约时间和计算成本。

    可倍增电润湿电子纸显示器灰度等级的调制芯片驱动方法

    公开(公告)号:CN114944137A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210583318.1

    申请日:2022-05-25

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出可倍增电润湿电子纸显示器灰度等级的调制芯片驱动方法,包括以下步骤;步骤S1、首先采用控制系统+驱动芯片的驱动系统架构,将显示像素的n位图像数据输入至控制系统;步骤S2、控制系统将数据按位拆分为n位,并将显示周期划分为n个子周期,从低位到高位依次传输给驱动芯片;步骤S3、芯片对输入的每一位判断其是否小于1,并乘以其相应的权重后输出或直接输出,同时对每一位的输出数据进行n‑1次叠加,形成2m+1种灰度等级,即更高一倍的灰度等级;本发明利用控制系统+现有驱动芯片的驱动方式,能够突破驱动芯片最高驱动灰度等级,实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。

    基于颜色直方图的非光源估计AWB方法及系统

    公开(公告)号:CN113850878A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111158657.7

    申请日:2021-09-30

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于颜色直方图的非光源估计AWB方法,包括以下步骤:获取原始图像,并进行颜色直方图的RGB色度范围判断;若RGB若色度范围大于预设则进行直方图匹配处理,并通过计算RGB通道重叠面积最大时的增益系数,然后使用线性处理来校正图像的白平衡;若RGB若色度范围小于预设,则进行直方图相似度判断,若相似度小于预设值则进行拉伸处理,通过调整颜色直方图的色调范围,若相似度大于预设值进行平移处理,从而实现图像的自动白平衡。本发明能够解决传统基于光源估计的自动白平衡算法场景适应性差、色彩校正不准确等问题,又能够改善多光源下图像自动白平衡的处理效果。

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