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公开(公告)号：CN111275651A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010115474.6
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗神经网络的人脸有光去除方法，该方法包括：通过计算机图像学的方法合成人脸，建立虚拟人脸有光和人脸无光对应的虚拟人脸数据集，通过普通拍摄和利用偏振镜片拍摄获得真实人脸有光和人脸无光对应的真实人脸数据集；建立对抗神经网络，用数据集训练网络参数，获得有光去除的网络模型，将有光的人脸图像输入训练好的有光去除网络模型，得到该人脸的无光图像。本发明通过对抗神经网络能够实现更加自然、真实的人脸有光去除。
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公开(公告)号：CN107301638A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710390288.1
申请日：2017-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉，模式识别，图像处理技术领域，涉及一种高精度、高鲁棒性和快速的椭圆检测技术，具体涉及一种基于弧支持线段的椭圆检测方法，包括如下步骤：步骤一、运用弧支持线段检测方法从原始灰度图像中提取弧支持线段的集合；步骤二、基于弧支持线段的连续性与凸性，实现对弧支持线段进行分组；步骤三、采用两种方式分别从弧支持线段的分组中提取初始椭圆，得到初始椭圆集合；步骤四、运用椭圆类聚合算法对初始椭圆集合进行聚类分析，产生候选椭圆；步骤五、应用椭圆的集合性质，对候选椭圆进行验证，检测出椭圆。其具有高鲁棒性，精确，低误识，高效的性能，能够应对复杂环境干扰。
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公开(公告)号：CN104794676B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510210039.0
申请日：2015-04-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种保密性强的抗打印扫描数字图像水印方法，该方法结合了零水印和盲水印的特点，对水印图像进行Arnold置乱，并根据DWT和DCT变换，在原始图像的低频区域得到图像的特征向量，再根据水印图片的信息得到密钥；在中频区域，根据一种矩阵的变换方法嵌入置乱次数的有关信息。根据扫描后的图片和密钥即可提取水印图片。该方法中零水印的应用保证了水印的容量以及算法的稳定性，盲水印和置乱的应用提高了水印的保密性。该方法得到的含水印图片在使用打印机以及扫描仪后，其指标系数在满意的范围内，且能够有效提取出原始水印图片，具有实用价值。
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公开(公告)号：CN105005764A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510369488.X
申请日：2015-06-29
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/00442 , G06K9/6267 , G06K9/66
Abstract: 本发明提供自然场景多方向文本检测方法，具体步骤如下：步骤一、边界提升MSER区域提取；在原始MSER算法得到的稳定极值区域成分树上递归的对存在父亲-独子关系且面积变化ΔS不超过的第一阈值的两个区域，依据边界吻合度公式，对其中边界吻合度小的区域进行剔除；步骤二、字符分检树区域分拣；步骤三、字符多层融合形成文本行；对步骤二最终得到分拣出的字符区域集合进行多层融合，依次为膨胀融合层、自由生长层、双射生长层、竞争层，最终生成文本行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110400365B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910590974.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06T13/40
Abstract: 本发明提供了一种基于动作增量模型的动作重定向方法，包括：直接复制原始人物动作的节点旋转角度与根节点速度到目标人物骨架上作为初始目标动作；采用骨头长度、局部动作与根节点动作表征原始人物动作与初始目标动作；采用循环神经网络分别对原始人物动作以及初始目标动作进行编码；将原始人物动作编码特征、初始目标动作编码特征以及目标人物输入解码器获得目标动作的动作增量；将目标动作的动作增量与初始目标动作求和得到预测目标动作；针对预测目标动作进行后处理，解决脚步滑动问题。本发明方法无需手工设计复杂的约束条件即可获得高质量的目标动作，针对原始人物与目标人物骨架差异大、动作极其复杂的情况，本发明仍然具有优越的性能表现。
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公开(公告)号：CN115797269A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211429322.9
申请日：2022-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种膜性肾病电子致密物图像的分割方法，属于模式识别领域。该方法包括：收集膜性肾病病理图像来构建膜性肾病电镜图像的分割数据集，对分割数据集进行数据增强；建立基于多尺度注意力的卷积神经网络模型；卷积神经网络模型以膜性肾病病理图像为输入进行分割，以膜性肾病病理图像对应的预测图为输出；卷积神经网络模型基于注意力机制对膜性肾病病理图像的分割图进行筛选；使用分割数据集训练卷积神经网络模型的参数；本发明通过多尺度注意力卷积神经网络能够实现自动、准确地对膜性肾病的电镜图像中的致密物进行分割。
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公开(公告)号：CN113096116B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110468868.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰阶图像的医用超声设备性能的自动检测方法，该方法包括图像预处理、纵向几何位置标定、横向几何位置标定、盲区几何位置标定，然后根据获取的纵向几何位置、横向几何位置、盲区几何位置进行结石/囊肿检测，最后处理指标计算；本发明通过将阈值分割与霍夫圆检测等方法相结合，本发明能够对不同拍摄条件下的超声图像进行快速有效的探测关键点标定与误差分析，从而实现超声探测仪的性能自动检测，并避免人工筛查的繁琐步骤。
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公开(公告)号：CN114222143A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111471352.1
申请日：2021-12-04
Applicant: 东南大学
IPC: H04N19/85
Abstract: 本发明公开了一种利用微小图像进行信息编码的方式，为特定的商标进行定制。首先，设计了基于三角形的编码方式，利用三角形的顶点朝向(左或右)与5种颜色(红黄蓝绿黑)进行编码。然后利用数字图像处理的方法对图案进行了解码，最后对于商标上的编码图案所在位置进行了定位，以便于放大解码。此编码方式具有独创性，能够在2mm*18mm的空间上存储一定信息量。解码方式以及定位方式通过合理的算法设计，具有较高鲁棒性。对于商标在极其狭小的空间存储一定信息提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN109741336B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201811484493.5
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，通过将聚类中心分割与阈值分割方法相结合，本发明方法能够对不同光照环境下拍摄的白癜风患病区域的照片进行快速有效的分割。而且在皮损边缘模糊、曲折、图片对比度底等条件下，仍能较为理想地分割出白斑区域，为白癜风区域的面积测量与构建疗效评价体系提供了关键的技术支持。
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