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公开(公告)号：CN102509259B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110297826.5
申请日：2011-09-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于图像中像素点方向的图像缩放方法，其具体步骤如下：(1)、输入原始图像；(2)、计算原始图像的能量；（3）、计算原始图像中各像素点处的方向；(4)、根据图像中各像素点处的方向，确定图像中的缝隙；（5）、计算图像中缝隙的能量值，选取出能量值最小的条缝隙,删除能量值最小的条缝隙，得到缩放后的图像。该方法在图像缩放过程中利用各像素点处的方向，一次得到多条图像中缝隙，能提高缩放运行速度；其次，该方法采用的优先级窗口能自动处理缝隙的交叉问题，抑制相交的缝隙的形成；本发明的缩放方法与Rubinstein等人提出的缩放方法相比较，本发明的图像缩放运行速度有了明显提高。
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公开(公告)号：CN102915541A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210425033.1
申请日：2012-10-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提出了一种多尺度的图像分割方法，其具体步骤是：（1）输入原始图像，对原始图像预分割，采用核密度估计的方法建立预分割后每个区域归一化的均值偏移直方图；（2）计算获得两个邻接区域的颜色相似性值；（3）区域合并，生成二叉树；（4）选择二叉树中的结点完成图像分割。该方法解决了图像分割中过分割的现象，分割方法易受图像中的噪声干扰，分割方法复杂度高的问题；其多尺度的分割结果有助于提高后续的图像分析，图像识别等高级处理阶段的工作效率。
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公开(公告)号：CN102509259A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110297826.5
申请日：2011-09-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于图像中像素点方向的图像缩放方法，其具体步骤如下：(1)、输入原始图像；(2)、计算原始图像的能量；（3）、计算原始图像中各像素点处的方向；(4)、根据图像中各像素点处的方向，确定图像中的缝隙；（5）、计算图像中缝隙的能量值，选取出能量值最小的N条缝隙,删除能量值最小的N条缝隙，得到缩放后的图像。该方法在图像缩放过程中利用各像素点处的方向，一次得到多条图像中缝隙，能提高缩放运行速度；其次，该方法采用的优先级窗口能自动处理缝隙的交叉问题，抑制相交的缝隙的形成；本发明的缩放方法与Rubinstein等人提出的缩放方法相比较，本发明的图像缩放运行速度有了明显提高。
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公开(公告)号：CN102509072A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110312091.9
申请日：2011-10-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域间差异的图像中显著对象的检测方法，该方法具体步骤如下：(1)输入原始图像，计算原始图像的显著性图；(2)计算修改显著性图；(3)通过迭代更新显著性图，找到与外部区域差异最大的目标矩形，该目标矩形内部区域的图像内容为检测出的显著对象。该方法在不需要设置任何参数的条件下，能够准确的将图像中显著对象检测出来。
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公开(公告)号：CN100568952C
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200710038784.7
申请日：2007-03-29
Applicant: 上海大学 , 上海广电(集团)有限公司中央研究院
Abstract: 本发明涉及基于H.264实时精细粒度可伸缩编码方法。根据当前残差帧的全局性与当前残差块的局部性分布来进行分析，在全局分析中找出奇异点，并通过对奇异值进行下移位使得比特平面数全局均衡，在解码端作相应的上移位；在局部分析中做全零块的判决。本发明在编码过程中的增强层变换部分将采用4x4整数变换。本方法与一般的FGS方法相比，复杂度明显降低，视频质量更高，整体PSNR(峰值信噪比)变化更加平滑。实验表明，与MPEG-4的FGS方法相比，在保持相近的码率时，本发明能够在平均亮度PSNR上提高0.37dB，平均编码速度快13.86fps，即提高97%。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101510299A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910046976.1
申请日：2009-03-04
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种上述基于视觉显著性的图像自适应方法，该方法首先是计算原始图像的能量；其次是提取原始图像中的显著性对象并且增强显著性对象的相对能量；然后是利用动态规划技术找出图像中垂直方向和水平方向上能量最低的缝隙，剔除这些缝隙，从而实现图像的自适应。该自适应方法由于剔除的是图像中能量最低的缝隙，所以图像整体能量损失最小；由于显著性对象的相对能量较高，剔除的缝隙不会穿过显著性对象，所以图像自适应后显著性对象会保持完整。因此，该方法能够实现在智能移动设备中低分辨率和小屏幕环境下将图片的视觉效果失真降到最低，且保持其中显著性对象的完整性，为观看者提供与高分辨率显示设备上完全一样的视觉效果。
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公开(公告)号：CN119810461A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411979767.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/80 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于扩散模型的频域感知RGBD图像显著性检测系统和方法，包括：特征提取模块，提取输入图像的彩色显著性特征图和深度显著性特征图；显著性相关模块，对所述彩色显著性特征图和所述深度显著性特征图进行多模态融合以及频域感知融合，得到整体特征；扩散去噪模块，以所述整体特征作为条件驱动进行扩散去噪，获得最终的显著性检测结果。本发明能够消除低质量深度显著性图对显著性检测的干扰，更好融合深度显著性图和彩色显著性图，具有更强的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN117617973A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311598220.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供一种基于眼动特征自适应的精神分裂症早期识别方法及系统，包括：获取精神分裂症数据集的眼动数据，得到显著区域的先验知识；获取多名精神分裂症患者和多名正常人作为被试者观看的N张图像以及记录下的他们的注视点，形成多个注视点序列；将N张图像及相应的注视点序列作为训练集，用序号标签表示注视点序列对应的被试者；构建被试者级别的精神分裂症早期识别模型；对模型进行训练；采集新的被试者观看实验范式的眼动数据，输入训练好的模型，输出精神分裂症患病风险。本发明采用被试者级别的模型，其中输入包含被试者对多张图片的注视点，这有助于克服组内差异性，可有效缓解组内差异性，使得识别的准确率更高。
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公开(公告)号：CN115966301A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211422447.9
申请日：2022-11-14
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供一种孤独症辅助诊断系统、方法、存储介质及终端，包括预处理、模型搭建、训练、采集和预测等模块；预处理模块，对眼动数据进行掩码操作，筛选出与受试者视觉注意力相关的图像块，作为预处理后的眼动数据；模型搭建模块，使用VisionTransformer编码器作为主干网络提取特征，结合分类器搭建模型；训练模块，采用预处理后的眼动数据，训练模型；采集模块，获取待诊断受试者观看实验范式的眼动数据；预测模块，将受试者眼动数据输入训练好的模型进行孤独症预测，输出用于孤独症辅助诊断的预测概率。本发明提出了操作方便、无须人工干预、客观的孤独症辅助诊断方法，成功将深度学习方法引入孤独症诊断领域，为孤独症的筛查和诊断提供明确的预测结果。
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公开(公告)号：CN107194948B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201710250420.9
申请日：2017-04-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成式预测与时空域传播的视频显著性检测方法。（1）、对于视频的当前帧，构建以当前帧为中心的局部时域窗口；（2）、利用光流算法计算所需的光流场（运动矢量场）；然后进行超像素分割；最后提取区域特征；（3）、利用当前帧的前两帧信息（包括对应的显著性图），获取集成式显著性预测模型，并对当前帧进行显著性预测；（4）、利用前两帧信息对当前帧进行前向时域传播；利用前两帧信息作用于当前帧的后两帧，获取对应的粗略时空显著性图，并基于此对当前帧进行后向时域传播；（5）、空域传播，得到对应于当前帧的时空显著性图。该方法于无约束视频的结果表明能够均匀点亮、凸显显著性运动物体，同时有效的抑制背景。
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