公开(公告)号：CN113627520B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202110906167.4

申请日：2021-08-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗旗舞 ,  苏姣姣 ,  阳春华 ,  桂卫华 ,  周灿

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于尺度选择和噪声鲁棒的改进局部二值模式的纹理描述方法，包括：步骤S10、特征提取，提取具有尺度选择和噪声鲁棒的局部二值模式特征；步骤S20、特征学习，创建可随不同数据集进行动态适应调节、且可供查询的局部二值模式字典；步骤S30、特征匹配，在局部二值模式字典的指导下进行特征提取，将特征向量导入分类器进行纹理分类。与相关技术相比，本发明提供的基于尺度选择和噪声鲁棒的改进局部二值模式的纹理描述方法，能够在低维特征下满足噪声鲁棒与尺度不变性的问题、在特征表示更丰富的同时能够处理尺度变换和噪声干扰、且能够获得更加细腻的纹理描述效果和更加显著的图像分类精度。

公开(公告)号：CN116385386A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310317203.2

申请日：2023-03-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗旗舞 ,  苏姣姣 ,  阳春华 ,  桂卫华

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及缺陷视觉检测领域，针对前景缺陷与背景杂波之间存在噪声模糊性，影响检测精度，编码后的图像特征与对象查询之间语义鸿沟，降低收敛速度的问题，本申请提供了一种先验调制的动态视觉自注意模型带钢缺陷检测方法，包括：步骤S10、骨干网络，提取具有不同层级分辨率与语义的多尺度图像特征图；步骤S20、编码网络，基于门控网络对多尺度特征实现动态交互聚集，以编码后的多尺度特征图实现对前景缺陷与背景杂波的区分。与相关技术相比，本申请较传统基于卷积以及基于视觉自注意模型的方法可以获得不同复杂度、不同形态分布的缺陷的更加优越的检测效果，同时具有能够满足产线要求的运行速度、训练速度快的有益效果。

公开(公告)号：CN113627520A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110906167.4

申请日：2021-08-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗旗舞 ,  苏姣姣 ,  阳春华 ,  桂卫华 ,  周灿

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于尺度选择和噪声鲁棒的改进局部二值模式的纹理描述方法，包括：步骤S10、特征提取，提取具有尺度选择和噪声鲁棒的局部二值模式特征；步骤S20、特征学习，创建可随不同数据集进行动态适应调节、且可供查询的局部二值模式字典；步骤S30、特征匹配，在局部二值模式字典的指导下进行特征提取，将特征向量导入分类器进行纹理分类。与相关技术相比，本发明提供的基于尺度选择和噪声鲁棒的改进局部二值模式的纹理描述方法，能够在低维特征下满足噪声鲁棒与尺度不变性的问题、在特征表示更丰富的同时能够处理尺度变换和噪声干扰、且能够获得更加细腻的纹理描述效果和更加显著的图像分类精度。