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公开(公告)号：CN110348458A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910568093.0
申请日：2019-06-27
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于局部方向极值模式的图像纹理分类方法，具体包括以下步骤：首先通过计算局部方向差分计数模式-奇数位置DLDCP-OP和局部方向差分计数模式-偶数位置DLDCP-EP，组成局部方向差分计数模式直方图VDLDCP；其次提取邻域极值局部模式直方图VNERLP，其包含极值位置模式ELP，极值差分模式EDP，极值压缩模式ECP；将提取的局部方向差分计数模式直方图VDLDCP和邻域极值局部模式直方图VNERLP联合，最后采用卡方距离和最近邻分类器进行分类。本发明有效的捕获了图像纹理的方向信息和像素强度信息，通过连接局部方向差分计数模式和邻域极值局部模式，得到基于方向极值化局部模式的图像纹理分类方法。
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公开(公告)号：CN110060305A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910294845.9
申请日：2019-04-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 一种高精度简化式线阵相机标定方法，推出的线阵相机成像模型旋转矩阵中的内在联系r1Tr1＝r2Tr2＝1和r1Tr2＝0，以及A-TA-1形成的对称矩阵，形成超限方程只要选取2副以上不同角度或不同距离标定板中目标点坐标(X,Y)到成像点坐标(u)，就可得到2个以上的H矩阵，建立方程，求取参数B11，B12，B22，进而得到线阵相机的内外参数。本方法系统简单，未知参数求取少，对于线阵相机标定的应用具有重要意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN109816030A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910092833.8
申请日：2019-01-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于受限玻尔兹曼机的图像分类方法及装置，该分类方法包括以下步骤：获取图像样本训练集；将训练集按照类别划分为C个数据集，对每个数据集进行受限玻尔兹曼机训练，得到C个受限玻尔兹曼机模型和对应的训练参数；将训练集中的图像样本输入到各受限玻尔兹曼机模型中，对训练集中的各图像样本进行特征提取；利用提取到的训练集中各图像样本的特征及其对应类别标签对分类模型进行训练；将待测图像样本输入到各受限玻尔兹曼机模型中进行特征提取，将提取出的待测图像样本特征输入到训练好的分类模型，实现对待测试图像样本的分类。本发明提供的技术方案，能够对待测试图像样本更高精度的分类，解决现有技术中图像分类精度低的问题。
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公开(公告)号：CN108564095A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810379373.2
申请日：2018-04-25
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法，包括以下步骤：提取图像的符号特征；提取图像的对比度差分能量特征；提取图像的中心像素特征；将提取的图像的符号特征、对比度差分能量特征以及中心像素特征进行整合，获得图像的符号能量中心像素直方图特征，并建立直方图；利用卡方距离和最近邻分类器对直方图进行分类。本发明有益效果：本发明提高了特征提取、分类的正确率。
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公开(公告)号：CN107862335A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711084549.3
申请日：2017-11-07
Applicant: 河南科技大学
CPC classification number: G06K9/6271 , G06K9/4642
Abstract: 一种基于多尺度反馈度量学习的纹理图像分类方法，涉及模式识别与图像处理技术领域，包括以下步骤：使用轮廓波变换对训练纹理图像和测试纹理图像进行处理，得到训练纹理图像和测试纹理图像的轮廓波子带；由轮廓波子带中提取相异增量生成直方图特征；通过建立模型学习求出纹理图像类距离定义中子带距离的权重W并通过循环不断修正W，利用W计算剩余测试纹理图像与每个类别训练样本的距离从而实现分类。本发明有益效果：解决了目前图像纹理表示和分类中轮廓波子带的不平衡导致的纹理分类正确率较低的问题，具有分类精确性高、稳健性强等特点，具有很高的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104715251B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510079426.5
申请日：2015-02-13
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于直方图线性拟合的显著目标检测方法，包括直方图线性拟合、超像素分类和显著目标检测三步。本发明有益效果：使用FT显著图、图流形排序法、SLIC法超像素分类、直方图线性拟合求灰度阈值在图像多目标且场景复杂的情况下，检测效率高，性能好，精度高，解决了显著目标检测领域的一大难题。
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公开(公告)号：CN106651935A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611069406.0
申请日：2016-11-29
Applicant: 河南科技大学
CPC classification number: G06K9/4609 , G06K9/6267 , G06T2207/20024
Abstract: 一种基于多尺度采样的纹理图像表示方法，对纹理图像进行旋转不变性处理，一个纹理图像的像素由符号模式和大小模式表示，通过连接同一尺度下的采样方向均值向量和频率向量，我们能够得到图像纹理单一尺度的旋转不变性表示特征，通过把不同尺度下的旋转不变性表示特征进行连接，得到用于表示纹理图像的多尺度旋转不变性表示特征，利用提取的MRIR特征，通过KNN分类器对纹理图像进行分类。本发明有益效果：本发明针对不同的成像条件，例如光照变化、图像旋转等，都能够获取很好的分类性能；同时，在保证分类性能的情况下，提取的特征还能够实现快速的纹理图像分类。
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公开(公告)号：CN104660999A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510109418.0
申请日：2015-03-13
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种对非匀速运动物体进行标准化图像采集的方法及装置，在以三线阵CCD相机的拍摄位置作为开始位置往一侧延伸一段距离的区域内，通过等间距设置的激光传感器将该区域分割成多个相等的区间；根据激光传感器间距以及三线阵CCD相机的焦距调整三线阵CCD相机与通过该区域的物体表面的距离，使三线阵CCD相机的成像范围等于激光传感器的间距；利用运动物体通过该区域时依次阻断激光传感器而产生的信号控制三线阵CCD相机间歇采集运动物体的图像，并将该图像数据传输至计算机以形成连续无间断的标准图像。本发明易于操作，利用激光传感器直接触发三线阵相机进行拍摄，不需要调节相机的拍摄频率，可有效避免漏扫现象。
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公开(公告)号：CN103257711A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310198253.X
申请日：2013-05-24
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346
Abstract: 空间手势输入方法运用无陀螺惯性测量单元及特有硬件布局方案实现手势的测量和解算，经降维、特征提取、模式识别、编码等处理后经无线射频单元送主机，从而实现手写字符输入和光标定位功能；相应的手持装置包括手势采集和解算单元、模式识别和编码单元、无线传输单元。本发明涉及的方法及装置避免使用陀螺仪，克服了设备抗大加速度冲击能力差的弱点，手势检测不受装置姿态的影响；惯性测量单元的合理硬件布局确保笔迹解算的低开销，以笔画特征为依据的模式识别方法降低了存储空间要求和计算复杂度，有关算法在无线SOC片上系统中易于实现，保证了该装置的低成本和兼容性。
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