基于ORB的视觉图像特征点误匹配提纯方法

    公开(公告)号:CN108010045A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201711297537.9

    申请日:2017-12-08

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于ORB的视觉图像特征点误匹配提纯方法,其包括以下步骤:读取待检测的在不同的视角下拍摄的左右两张图像,对图像进行构建尺度图像金字塔,并进行栅格处理;在每层金字塔图像的每个小栅格中进行特征点的检测,提取出的特征点,并确定特征点坐标;去除靠近图像边缘的特征点,并计算剩余特征点的质心方向;计算ORB特征点描述子;对两张图像上的特征点进行粗匹配;筛选特征点粗匹配对;对误匹配对再一次剔除;对剩下的匹配点对进行RANSAC算法迭代,并输出提纯后的匹配图像。本发明使得检测出的特征点分布均匀,避免了多个特征点容易挤在一起造成的特征点聚簇效应,提高匹配准确度的同时还提高了匹配的速度。

    一种调整电润湿显示器多灰度显示的驱动方法

    公开(公告)号:CN107945749A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711343913.3

    申请日:2017-12-15

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种调整电润湿显示器多灰度显示的驱动方法,电润湿显示器的驱动电压波形包括若干个子帧周期,其中最后一个子帧周期对应复位脉冲,其余子帧周期对应驱动脉冲,在驱动时间不变的情况下,设置所述驱动脉冲的子帧脉宽不等且任意排列。本发明利用脉宽不等的驱动脉冲子帧随机组合可以在不影响刷新周期的情况下提高显示灰度从而使被显示图像细节更加细腻,复位脉冲根据当前像素点灰度值的不同而选择脉宽长度不同,有利于抑制电润湿的电荷泄露。

    一种基于子行驱动灰度调制显示系统的图像增强方法

    公开(公告)号:CN106408535A

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201610826672.7

    申请日:2016-09-18

    Applicant: 福州大学

    CPC classification number: G06T5/002

    Abstract: 本发明涉及一种基于子行驱动灰度调制显示系统的图像增强方法,所述方法包括:对目标图像进行灰度映射后,计算各灰度的像素点个数,根据像素点个数极小值对应的灰度值,将目标图像划分成几个像素点集合;计算各像素点集合中总的像素点个数,并以此作为权重值划分灰度拉伸的区域,在各灰度拉伸区域中计算出各像素点对应的像素灰度值,从而实现图像增强效果。

    一种基于色彩空间变换和图像增强的电润湿显示器色彩优化方法

    公开(公告)号:CN119446075A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411302674.7

    申请日:2024-09-18

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于色彩空间变换和图像增强的电润湿显示器色彩优化方法,包括:S1、对输入的图像进行色彩空间变换,将其由RGB色彩空间转化为HSV空间图像,其中H为色相保持不变,提取饱和度特征信息S和亮度特征信息V;S2、对饱和度特征信息S,基于电压与开口率的关系数据,建立电压与色彩饱和度的非线性关系模型,然后对图像进行限制对比度的直方图均衡处理;S3、对亮度特征信息V进行基于双线性滤波的映射增强处理,并对新亮度通道信息进行平滑处理,然后对增强后的图像进行映射;S4、基于HSV空间和CMY空间的映射关系,实现RGB图像到CMY图像的正确转换。该方法有利于在图像进行跨媒体传输时,有效保证图像的细节信息以及人眼感知信息。

    一种基于知识蒸馏的端到端语音识别增量学习方法及系统

    公开(公告)号:CN115064155B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202210652586.4

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏的端到端语音识别增量学习方法及系统,该方法首先将语音识别模型初始化为教师模型和学生模型;编码器的目标函数的第一部分是对教师、学生模型的编码器的输出概率分布做KL散度,第二部分是利用Grad‑cam++方法由教师、学生模型的编码器的输出生成各自的注意力图,并对注意力图做转移;同理,计算解码器的目标函数,然后将产生的loss进行线性组合并在原有训练策略的配合下训练学生模型;同时基于文本聚类思想对旧数据集的标签聚类,在每个类中抽取少量旧数据加入新数据集中训练学生模型。该方法及系统有利于在不接触或仅少量接触旧数据集的前提下解决灾难性遗忘的问题,实现模型在小数据集上快速微调收敛进而节约时间和计算成本。

    一种融合交叉网络和特征重要性选择的推荐方法

    公开(公告)号:CN118427442A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410649171.0

    申请日:2024-05-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种融合交叉网络和特征重要性选择的推荐方法,属于智能推荐领域。包括:构建数据集,将数据进行编码,为每一个用户和项目分配一个初始向量;将初始向量采用SENet网络进行加权处理并通过双线性特征交互层,获得对应更新后的部分向量1;将初始向量通过双线性特征交互层,获得对应更新后的部分向量2;将部分向量1和部分向量2一起输入到并行的交叉网络和深度神经网络进行二次处理;在二次处理后,采用bridge模块强化显式和隐式特征之间的信息,获得对应拼接向量;将得到的拼接向量和二次处理后的向量进行线性整合通过激活函数得到最终的预测概率,生成推荐结果。本发明能够在推荐过程中获得更多的特征交互信息以及对特征进行重要性选择。

    基于电压调制与时间调制协同的高灰阶电润湿显示器件的方法

    公开(公告)号:CN114898716B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202210512040.9

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于电压调制与时间调制协同的高灰阶电润湿显示器件的方法,首先将输入的图像数据量化为n位四进制,并将行显示周期T划分为n个子周期,同时对各个子周期加权,在同一个子周期内,赋予显示单元四个不同的电压幅值,每个子周期电压幅值不同,且成一定倍数关系,在行显示周期T的显示时间内,依次对各个子周期逐位显示,组成4n的亮度灰度。本发明能够通过幅度调制对驱动电路和显示器件的响应速度要求低的优点,弥补电润湿采用PWM调制因为显示器件不能响应过窄的脉冲而下降的显示质量,同时通过PWM调制驱动电路易实现的优点,弥补电润湿采用幅度调制电路复杂的缺点,实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。

    一种共用数据线的像素驱动结构及其驱动方法

    公开(公告)号:CN115171594A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210837906.3

    申请日:2022-07-16

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提供了一种共用数据线的像素驱动结构及其驱动方法,该结构包括沿第一方向排列的多条数据线,沿第二方向排列的多条扫描线,以及多个子像素,每个像素单元包含像素驱动电路和两个LED;相邻两个像素单元中,前一个像素单元第二个子像素和后一个像素单元第一个子像素共用一条数据线,数据线的数量减少了N/2‑1,其中N为整数,可以减少绑定区的布线拥挤。本发明通过共用数据引线的像素结构以及周期性电路分时驱动,在不增加扫描线的基础上,有效减少数据引线的数量以降低驱动IC成本。

    一种辅助驾驶系统的城市街景实例分割方法

    公开(公告)号:CN115063446A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210517170.1

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提供了一种辅助驾驶系统的城市街景实例分割方法,在城市街景实例分割模型的残差网络上,对C4和C5特征层融合三种不同扩张率组合的锯齿状混合空洞卷积结构获得初步特征提取网络,同添加底层特征层P2和特征信息融合网络N2‑N6的特征金字塔获得更多的底层特征信息,并在预测网络之前添加注意力网络以增强有用特征和削弱无关特征的影响,然后对模型进行端到端训练和预警处理;所述城市街景实例分割模型包括依次连接的特征强化、初步特征提取网络、特征金字塔强化网络、掩码获取网络、注意力网络以及预测网络。应用本技术方案可实现在完成城市街景实例分割的同时提升对小目标物体、遮挡对象更精确的实例分割效果。

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