-
公开(公告)号：CN102509308A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110344804.X
申请日：2011-11-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开一种基于混合动态纹理空时显著性检测的运动分割方法，包括三个步骤：第一步：采用混合动态纹理对背景进行建模；第二步：利用KL距离定义空时显著性判别函数并计算显著性图；第三步：对显著性图阈值处理得到运动分割结果。该方法在高动态背景和相机运动的复杂环境之中仍能较准确的分割出运动目标，较传统方法在复杂场景处理和噪声抑制方面有很大改善，且具有较强的鲁棒性，能适应于各种复杂运动场景。
-
公开(公告)号：CN1967595A
公开(公告)日：2007-05-23
申请号：CN200610117570.4
申请日：2006-10-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 一种计算机应用技术领域的基于分块的蒙特卡洛体绘制方法，步骤为：(1)体数据的分块；(2)采样点的生成和编码：采样点的生成包括采样点的粗略位置、确定采样点的精确位置；编码时，首先将采样点的位置减去块的位置，得到采样点相对于块的位移，然后将这个位移归一化并量化为0－255大小的范围；(3)采样点的投射：先得到块在图像坐标系中的位置，然后查找对应的位移在图像坐标系中的偏移量，最后查找所得的偏移量加上块在图像坐标系中的位置得到采样点的投射位置；(4)量化。本发明提高了经典蒙特卡洛体绘制采样方法收敛性，有效地降低了内存的消耗，并一定程度上提高了投射速度，增强了量化的鲁棒性，得到了更好的体绘制图像效果。
-
公开(公告)号：CN1584027A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN200410025035.7
申请日：2004-06-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: C12N15/10
Abstract: 一种RNA全序列特征可视化提取方法，主要包括数据预处理、规则选取、元胞自动机CA方法应用及序列图像生成，首先对得到的RNA序列中每个脱氧核糖核酸“A”“T” “G”“U”进行编码，引入一维元胞自动机模型，选用特定的元胞自动机规则对编码后的“0”“1”基因序列进行演化，即元胞的下一时刻的状态由元胞和它的左右两个相邻元胞当前时刻的状态按照演化规则来决定，经若干次演化后形成一个“0”“1”二维矩阵，将二维矩阵转化为黑白图像并进行缩放，得到具有RNA全序列特征可视化图形。本发明方法具有全序列分析，直观性，敏感性和普适性的特点，从生成的可视化序列图像中可得到不同基因序列具有的特征。
-
公开(公告)号：CN103034852B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210586125.8
申请日：2012-12-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种静止摄像机场景下特定颜色行人的检测方法，该方法采用高斯混合模型对场景的背景进行建模，在得到背景模型后通过与当前处理图像的比对得到粗略的运动前景，通过滤波和形态学处理后将运动前景以矩形块的形式提出，称之为前景块；对各个前景块中前景点所占比例进行计算并结合前景点在水平坐标上投影个数的统计特性区分出复杂前景块和简单前景块，并估计出可能存在行人的水平坐标；对于复杂前景块，利用在线行人高度估计模型和基于方向梯度直方图特征的Adaboost分类器对行人目标进行精确检测；获得行人目标位置后，对其衣着颜色进行识别。本发明提升了行人目标的检测速度和准确度，可应用于实时视频监控和视频检索中。
-
公开(公告)号：CN101493942B
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910046691.8
申请日：2009-02-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像分割技术领域的基于空间矩的水平集图像分割方法，包括如下步骤：首先，在原始图像上进行空间矩的提取，获得图像的局部信息。然后，利用获得的图像的局部信息，为原始图像的每个像素进行能量模型。最后，利用图像的全局信息，在每个像素的能量模型的基础上，对所有像素的建立总的能量模型，利用水平集方法最小化能量模型，进行图像的分割。本发明解决了LBF主动轮廓模型的的缺陷，在分割中利用空间矩引入了图像自身的局部信息，充分利用了图像的细节特征，使其彻底解决了初始化依赖的问题，对灰度不均匀图像进行了很好的应用，大大提高了分割的速度和精确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1932883A
公开(公告)日：2007-03-21
申请号：CN200610117049.0
申请日：2006-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 一种计算机应用技术领域的基于分形理论的体绘制可视化方法。本发明在分形理论基础上，首先将体数据通过三维分形变换变换为分形域中的三维分形系数，然后根据给定的视角投射三维分形系数获得投射后的二维分形系数，最后将获得的二维分形系数进行二维分形反变换，从而得到最终的绘制图像。本发明有效地提高了体绘制的速度，一般经过4次迭代，就能达到很好的绘制效果，对大规模数据的可视化有着较快的处理速度和较好的绘制质量；而且，由于分形体绘制过程是迭代过程，因此，图像的产生能够逐步进行，分形体绘制支持逐步提升机制。这使得分形体绘制能够很好地适应硬件资源和网络可视化的需要。
-
公开(公告)号：CN1932847A
公开(公告)日：2007-03-21
申请号：CN200610117048.6
申请日：2006-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及的是一种图像检测技术领域的方法，特别是一种复杂背景下彩色图像人脸检测的方法。先使用整体肤色、形状特征检测出人脸候选区域，然后使用局部眼睛，嘴特征进行人脸特征的验证，从而检测出人脸：首先对图像进行光照补偿，部分消除光照对检测的影响；然后对经过肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并，结合先验知识提取出人脸候选区域；最后通过验证人脸轮廓，眼睛和嘴等人脸特征来判断人脸候选区域是否包含人脸，从而完成人脸检测。本发明能更精确地定位出人脸位置，也能检测出偏转角度较大的人脸。对1015副变光照和复杂背景的情况下拍摄的包含偏转的彩色人脸图像，其检测率达到89.7％。
-
公开(公告)号：CN103034852A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210586125.8
申请日：2012-12-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种静止摄像机场景下特定颜色行人的检测方法，该方法采用高斯混合模型对场景的背景进行建模，在得到背景模型后通过与当前处理图像的比对得到粗略的运动前景，通过滤波和形态学处理后将运动前景以矩形块的形式提出，称之为前景块；对各个前景块中前景点所占比例进行计算并结合前景点在水平坐标上投影个数的统计特性区分出复杂前景块和简单前景块，并估计出可能存在行人的水平坐标；对于复杂前景块，利用在线行人高度估计模型和基于方向梯度直方图特征的Adaboost分类器对行人目标进行精确检测；获得行人目标位置后，对其衣着颜色进行识别。本发明提升了行人目标的检测速度和准确度，可应用于实时视频监控和视频检索中。
-
公开(公告)号：CN101826217A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN201010166016.1
申请日：2010-05-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的人脸动画快速生成方法，首先使用改进的主动形状模型算法检测出原始人脸图片中用于网格模型人脸匹配的若干个特征点的坐标；然后根据特征点信息完成网格模型与照片人脸的快速匹配，并对匹配后的网格模型的嘴区域进行细化处理，最后用人脸动画参数描述人脸基本口型及表情变化并以此参数流驱动网格模型，同时用基于薄板样条插值的网格形变方法变形细化后的网格模型生成动画。本发明能快速实现动画角色的更换，生成生动、自然的人脸动画。
-
公开(公告)号：CN1228730C
公开(公告)日：2005-11-23
申请号：CN200410016704.4
申请日：2004-03-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种三元合金相图中间化合物形成预报系统的实现方法，首先按三个金属元素的所属类型分成四类体系，四类金属系皆采用每个组成元素的电负性，电子云密度，原子半径和价电子数作为变量，三个元素按参数的大小排序，使一个体系只有一种排列，以形成和不形成中间化合物为类别整理成训练样本集。然后分别对各个子样本集做模式识别分析，得到若干二维最佳投影图直至能把两类样本完全分开。最后根据多级最佳投影图上的各个矩形边界，提取中间化合物形成规律，并据此建立专家系统。本发明可用于三元合金系中间化合物形成的自动判断，并能推广应用到其它合金系甚至其它相图体系的各种特性预报。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.021 seconds)
