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公开(公告)号：CN115359242A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210899071.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局抠图的训练数据增强方法,算法读入待增强图片及其对应的三分图，并把抠图问题建模为前景背景像素组合优化问题，使用基于采样的抠图算法，为每个未知像素在前景背景像素采样子集中选择出最优的前景背景像素对，并通过最优像素对计算出该未知像素的透明度遮罩值。最优像素对的选择是通过计算每个像素对的评估函数值，并从中选出最优的解来实现的，其中评估函数值的计算涉及颜色、坐标等多个判据。本发明通过抠图的方式，对训练数据进行图像增强；同时通过采样的方式，实现对抠图问题的高效率求解。本发明使用简单，计算量少，对输入的训练图片没有特殊要求，可以快速有效的对训练图片进行数据增强。
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公开(公告)号：CN107909567B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201711047952.9
申请日：2017-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及数字图像的细长型连通区域提取方法。属于数字图像处理领域。所述方法中，输入待检测图像，通过感兴趣区域检测与提取、图像增强、细长型连通区域检测、细长型连通区域检测结果后处理四个步骤，最终输出所检测到的连通区域信息。本发明运用了图像增强技术、数字图像形态学处理技术，可实现了不影响禽蛋胚胎正常发育条件下的自动化禽蛋胚胎血管检测。本发明克服了以人工解剖为代表的侵入式禽蛋血管测量方法耗时长、费用高、破坏禽蛋胚胎发育等缺陷，实现了不影响胚胎发育的快速准确的禽蛋胚胎血管检测，为家禽育种中的自动化禽蛋筛选提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN104933710B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201510317216.5
申请日：2015-06-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供基于监控视频下的商店人流轨迹智能分析方法，用户选择一个源视频，采用基于监控视频下的商店人流轨迹智能分析方法对视频进行人流轨迹的智能分析，然后将人流轨迹的信息绘制到以该视频为背景的图像中并将该图像保存，用户可以通过查看该图像来直观地获取该视频的人流轨迹信息。本发明仅针对视频场景不变化的监控视频，能够在不需要输入额外的特征信息或视频数据的情况下，对视频进行智能分析，得到需要的人流轨迹的数据信息，而用户能够直接从分析后的图像结果中迅速找到自己感兴趣的数据信息，这些数据信息包括商店顾客的轨迹分布、主要停留区域与在该区域的平均停留时间、人流量、人流路径等。
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公开(公告)号：CN104636754B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510059796.2
申请日：2015-01-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于舌体分区颜色特征的智能图像分类方法。首先，基于方向梯度直方图特征对大量的舌体图片数据进行训练，利用训练结果对视频中的舌体进行定位，然后进行更为精确的分割，接着将分割出的舌体区域划分为不同的区域，提取每一区域的像素在RGB颜色空间上进行分离，对每一区域统计颜色直方图。最后根据颜色直方图和区域位置做相似度的计算，输出与视频舌体区域最为相似的舌体图片。本发明检测准确率高，能利用舌体区域划分找出不同区域颜色都近似的图片。输出的视频图像分类结果可用于多模态生物特征识别中作为辅助识别手段的基于舌体特征的身份识别，还可用于人工智能应用中的生物信息图像分类。
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