-
公开(公告)号：CN103761513B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201410036228.6
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合向量投影的人脸识别方法，包括如下步骤：（1）初始化人脸图像训练集，将获得的彩色人脸图像转换为灰度人脸图像。（2）将灰度人脸图像矩阵转化为图像向量，并将图像向量转化为单位向量。（3）所述的单位向量组成单位向量训练集，计算训练集中属于每一个人的所有单位向量的均值向量，将每个类均值向量化为单位向量。（4）计算测试图像向量在训练集中每个单位向量及其类均值单位向量上的混合投影长度，通过求取最大混合投影长度对应的训练图像向量，对测试图像分类。本发明充分考虑了相同人脸图像的相似性，最大限度的提高了人脸识别系统分类的准确性。
-
公开(公告)号：CN107248140A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710287726.1
申请日：2017-04-27
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T3/4053 , G06K9/6256 , G06K9/6268
Abstract: 本发明公开了一种基于双向对齐稀疏表示的单幅图像超分辨率重建方法，包括如下步骤：（1）读入一幅彩色低分辨率图像，将该图像由RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间；（2）利用双三次插值法将图像初步转化到目标大小，然后着重对转化后图像的亮度分量进行基于双向对齐稀疏表示的超分辨率重建建模操作，最后通过迭代收缩阈值算法对重建模型迭代求解，得到高分辨率图像亮度分量的最优估计值；（3）将图像从YCbCr彩色空间转换到RGB彩色空间，得到超分辨率重建的最终输出。本发明方法不仅能够有效提升重建后的图像质量，还在鲁棒性方面优于传统的方法。
-
公开(公告)号：CN106855942A
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201611145068.4
申请日：2016-12-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本方法公开了一种基于加权样本的视频背景提取方法，第一步，读入视频图像；第二步，对读取的图像进行背景建模，如果读取的图像为第一帧，则初始化模型，否则背景检测；第三步，如果当前像素为背景像素，则随机进行背景更新；第四步，获得背景图像，保存图像。本发明提出了一种加权样本的视频背景提取方法，利用样本的权重和“活动”样本进行样本更新，降低了有效样本的错误更新，提高了模型的表达能力。在保证背景检测准确率的前提下，降低了样本的使用量，提高了计算效率，因而可以降低视频背景提取的成本，实时性更优，适用范围广。
-
公开(公告)号：CN105740809A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610060174.6
申请日：2016-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法。第一步逐帧读入图像，第二步截取感兴趣区域图像，第三步对感兴趣区域图像进行降采样，第四步基于彩色图像进行二值化，获取含有车道线的二值图像，第五步利用车道线宽度信息去除车辆和路边建筑物等干扰物，然后根据图像中每个连通域的面积进行滤波，去除面积较小的杂散点，得到车道线图像，第六步获取直线段参数，第七步根据车道线分布特点剔除非车道线直线，第八步更新感兴趣区域ROI宽度和左上角点坐标。本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法，可以检测视频图像中的所有车道线，为进行高速公路上各车辆的违法行为分析提供了重要保障，而且该方法准确性高，鲁棒性好。
-
公开(公告)号：CN103310465B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310263026.0
申请日：2013-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫随机场的车辆遮挡处理方法，包括以下步骤：步骤10）建立背景图；步骤20）建立车辆前景轮廓图；步骤30）在车辆轮廓里填充块；步骤40）进行块的遮挡处理，包括步骤401）至步骤405）：步骤401）在车辆K包含的所有n个块中，以第t-1帧灰度图像中的第i个块为模板，利用三步搜索法确定在第t帧灰度图像中，与最为匹配的匹配块步骤402）测算的运动矢量；步骤403）对匹配块进行验证处理；步骤404）对块进行遮挡判断和遮挡处理；步骤405）返回步骤401），直至i=n，完成所有块的验证处理和遮挡处理。该车辆遮挡处理方法对车辆的跟踪精度高，处理准确，且具有良好的实时性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103198452B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310069793.8
申请日：2013-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06T3/60
Abstract: 一种基于定位图形顶点的快速响应矩阵码第四顶点的定位方法，按照以下步骤进行：步骤1：在获得快速响应矩阵区域中包含定位图形的三个顶点A、B、D的基础上，预估快速响应矩阵码第四顶点的位置为C0，步骤2：计算线段BC0和DC0的表达式，统计二值化后的图像中线段BC0和DC0的部分区域上黑色像素点个数，以此判断线段BC0、DC0是否穿过快速响应矩阵码，步骤3：在直线BC0和DC0上分别找出点P2和P1，计算线段BP1和DP2与快速响应矩阵码的边界的偏差，根据偏差自适应调整直至偏差消失，步骤4：计算出两条边界BP1和DP2所在直线的交点，即快速响应矩阵码第四顶点C(xC,yC)，这种方法实现了快速响应矩阵码第四顶点快速、精确的定位，实验表明这种方法可在全方位旋转的快速响应矩阵码中应用，对有一定的畸变的快速响应矩阵码也有很好的适用性。
-
公开(公告)号：CN102902945B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210370668.6
申请日：2012-09-28
Applicant: 南京汇兴博业数字设备有限公司 , 东南大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 一种基于快速响应矩阵码外轮廓的畸变校正方法，第一步，初始化读入图像，将输入的图像转换到灰度空间；第二步，利用大津法对灰度图像进行二值化处理；第三步，对图像进行形态学处理；第四步，在形态学处理完后的图像中寻找快速响应矩阵码所在图像的轮廓；第五步，对图像进行霍夫变换，得到快速响应矩阵码的四条边缘直线；第六步，对图像进行透视变换校正原始畸变图像。本发明采用图像处理的方式将畸变图像进行扭正，实验结果表明，该方法效果比较好。
-
公开(公告)号：CN102682442B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210133771.9
申请日：2012-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于光流场的运动目标超分辨率图像重建方法，它包括如下步骤：第一步，基于光流场的运动目标跟踪和运动估计：首先在第一帧图像中截取出运动目标图像，然后根据参考帧图像中运动目标图像的位置截取下一帧图像中相同位置上的运动目标图像，计算两帧运动目标图像之间的光流场，其次利用光流场获得运动目标图像的运动参数，根据运动参数在参考帧的下一帧图像中更改运动目标图像的位置，最后按照相同的方法依次对相邻两帧图像进行处理，跟踪截取每帧图像的运动目标图像；第二步，利用非均匀插值法对低分辨率图像序列进行图像融合；第三步，利用维纳滤波法对初步融合的高分辨率图像进行图像复原处理，得到清晰的高分辨率图像。
-
公开(公告)号：CN103996179A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410270579.3
申请日：2014-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单尺度Retinex的快速实时图像增强方法，包括以下步骤：第一步：读取RGB彩色空间中待增强的彩色图像；第二步，计算图像的尺寸，如大于标准尺寸，则对其进行降采样；第三步，将图像分解为R、G、B三个分量；第四步，对图像的各分量采用单尺度Retinex方法进行增强，得到各反射分量；第五步，对各反射分量取指数并合并得到增强的RGB图像；第六步，把得到的RGB图像转化为HIS图像，并用直方图均衡化进一步增强；第七步，把增强后的图像采用双线性插值法进行插值，得到输出图像。本发明利用单尺度Retinex方法对图像进行增强，通过对原始图像进行降采样，加快增强速度，从而达到实时增强的目的。
-
公开(公告)号：CN103761513A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410036228.6
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合向量投影的人脸识别方法，包括如下步骤：（1）初始化人脸图像训练集，将获得的彩色人脸图像转换为灰度人脸图像。（2）将灰度人脸图像矩阵转化为图像向量，并将图像向量转化为单位向量。（3）所述的单位向量组成单位向量训练集，计算训练集中属于每一个人的所有单位向量的均值向量，将每个类均值向量化为单位向量。（4）计算测试图像向量在训练集中每个单位向量及其类均值单位向量上的混合投影长度，通过求取最大混合投影长度对应的训练图像向量，对测试图像分类。本发明充分考虑了相同人脸图像的相似性，最大限度的提高了人脸识别系统分类的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
205
records
(took 0.025 seconds)
