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公开(公告)号：CN108961289B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810772537.8
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于失衡度先验的行人检测方法，属于数字图像/视频信号处理领域。首先提出了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法——颜色差分图(Color Difference Map,CDM)，根据颜色变化信息实现边缘检测。然后，利用颜色差分图CDM定义了失衡度(Imbalance，imba)来定量描述行人样本的对称性，提出了失衡度先验概念，对选取的运动目标候选区域进行粗分类。最后，利用HOG特征和SVM相结合的方法进行细分类，实现行人检测。本发明提出的行人检测方法能够快速排除大量行人负样本，在提高行人检测准确率的同时大幅提高行人检测速度。
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公开(公告)号：CN108961289A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810772537.8
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于失衡度先验的行人检测方法，属于数字图像/视频信号处理领域。首先提出了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法——颜色差分图(Color Difference Map,CDM)，根据颜色变化信息实现边缘检测。然后，利用颜色差分图CDM定义了失衡度(Imbalance，imba)来定量描述行人样本的对称性，提出了失衡度先验概念，对选取的运动目标候选区域进行粗分类。最后，利用HOG特征和SVM相结合的方法进行细分类，实现行人检测。本发明提出的行人检测方法能够快速排除大量行人负样本，在提高行人检测准确率的同时大幅提高行人检测速度。
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公开(公告)号：CN105335926B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201510712551.5
申请日：2015-10-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 种基于像素值量化和小波分析的全自动照片油画化方法。该方法利用小波分析技术将数字照片的内容划分为平滑区域和纹理区域,然后分别采用不同的量化步长对平滑区域和纹理区域分别进行像素值量化,最后在小波域中进行图像纹理融合,从而得到具有油画风格的图像。本发明具体包括以下步骤:计算均匀度;获得细节图;像素值量化;纹理融合。与现有技术相比,本发明具有以下明显的优势和有益的效果。照片油画化的所有步骤均由计算机算法实现,无需额外的人工处理步骤;算法实现的过程是全自动的,在算法执行过程中不需要人工设置任何技术参数,仅需给定输入的照片图像即可获得结果,操作简单;计算量较小,算法运行速度快。
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公开(公告)号：CN104809700A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510181696.7
申请日：2015-04-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于亮通道的低照度视频实时增强方法，该方法根据计算得到的亮通道值来决定每个像素点的增强系数，并根据图像的均值调节图像/视频的整体增强程度。计算低照度视频帧的均值meanD；设置时间阈值T；计算低照度视频帧的亮通道值Jbright(x)；计算照度因子γ(x)；计算增强后的视频帧BC(x)；过蓝修正增强效果好。增强后视频的色彩真实，有效避免传统方法中的“过增强”现象，避开了窗口滤波运算过程，从根本上避免现有发明普遍存在的块状效应问题；计算速度快。有效解决了现有发明运算速度不足的问题，实时处理25帧/秒的高清视频，满足实时处理要求；技术方案实现简单。本发明的技术方案无需任何复杂的外围设备辅助，在个人计算机上即可实现，成本低。
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公开(公告)号：CN103747213A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410017407.5
申请日：2014-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动目标的交通监控视频实时去雾方法，根据交通监控视频的特点，将视频帧的内容分为前景运动目标和背景部分，对前景和背景分别采用不同的方法进行去雾处理，其中重点处理前景运动目标。同时，利用视频相邻帧之间的相关性，对背景采用不估计或者少估计的方法，大大提高了处理速度。对于720×576的标清视频能够达到25帧/秒的处理速度，满足实时处理的需求，克服了现有技术中存在的因去雾方法处理复杂度高无法满足交通监控视频实时处理要求的问题。本发明提出的去雾处理方法更具有针对性，可以更加有效地保留前景运动目标的真实颜色，减小颜色失真，为进一步的交通视频的智能化处理打下了良好的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104809467B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510181885.4
申请日：2015-04-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于暗原色先验的空气质量指数估计方法，该方法根据暗原色先验理论计算出同一场景下图像序列的特征参数，并建立特征参数与空气质量指数间关系的数学模型，从而实现对空气质量指数的估计；具体流程包括，采集样本图像；计算样本图像特征参数，下采样并分别计算N幅下采样图像RGB三个颜色通道的像素平均值；计算暗原色图像的像素平均值；计算N幅样本图像的特征参数；作出特征参数‑空气质量指数散点图。非线性拟合，异常样本排除与再拟合；空气质量指数估算。对不同场景的适应性较强，系统结构简单，测量成本较低。整个系统的硬件设备仅包含一台数字摄像机和一台个人计算机，无需任何复杂的外围硬件设备支持，移植性好，简单易实现。
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公开(公告)号：CN104809700B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510181696.7
申请日：2015-04-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于亮通道的低照度视频实时增强方法，该方法根据计算得到的亮通道值来决定每个像素点的增强系数，并根据图像的均值调节图像/视频的整体增强程度。计算低照度视频帧的均值meanD；设置时间阈值T；计算低照度视频帧的亮通道值Jbright(x)；计算照度因子γ(x)；计算增强后的视频帧BC(x)；过蓝修正增强效果好。增强后视频的色彩真实，有效避免传统方法中的“过增强”现象，避开了窗口滤波运算过程，从根本上避免现有发明普遍存在的块状效应问题；计算速度快。有效解决了现有发明运算速度不足的问题，实时处理25帧/秒的高清视频，满足实时处理要求；技术方案实现简单。本发明的技术方案无需任何复杂的外围设备辅助，在个人计算机上即可实现，成本低。
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公开(公告)号：CN103747213B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410017407.5
申请日：2014-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动目标的交通监控视频实时去雾方法，根据交通监控视频的特点，将视频帧的内容分为前景运动目标和背景部分，对前景和背景分别采用不同的方法进行去雾处理，其中重点处理前景运动目标。同时，利用视频相邻帧之间的相关性，对背景采用不估计或者少估计的方法，大大提高了处理速度。对于720×576的标清视频能够达到25帧/秒的处理速度，满足实时处理的需求，克服了现有技术中存在的因去雾方法处理复杂度高无法满足交通监控视频实时处理要求的问题。本发明提出的去雾处理方法更具有针对性，可以更加有效地保留前景运动目标的真实颜色，减小颜色失真，为进一步的交通视频的智能化处理打下了良好的基础。
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公开(公告)号：CN105957067B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610258532.4
申请日：2016-04-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法，属于数字图像处理领域，该方法对平滑滤波操作具有更强的鲁棒性，可以排除大量的噪声边缘，只保留反映物体基本结构的真实边缘。平滑滤波去噪。构成邻域点对。对于平滑滤波后的图像IC(x,y)，将每个像素(x,y)相邻的八个像素分别按照水平、竖直、45°和135°总共四个方向分成四个邻域点对。计算颜色相离结果。计算颜色差分图，得到的颜色差分图CDM(x,y)即为最终的边缘检测结果。能够有效抑制噪声干扰，排除大量人们不感兴趣的噪声边缘，仅保留反映物体基本结构变化的真实边缘；得到的边缘对于平滑滤波具有较好的鲁棒性，在滤波窗口尺寸较大时仍然能够具有较强的边缘响应，不易造成重要边缘丢失和断裂。
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公开(公告)号：CN105957067A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610258532.4
申请日：2016-04-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法，属于数字图像处理领域，该方法对平滑滤波操作具有更强的鲁棒性，可以排除大量的噪声边缘，只保留反映物体基本结构的真实边缘。平滑滤波去噪。构成邻域点对。对于平滑滤波后的图像IC(x,y)，将每个像素(x,y)相邻的八个像素分别按照水平、竖直、45°和135°总共四个方向分成四个邻域点对。计算颜色相离结果。计算颜色差分图，得到的颜色差分图CDM(x,y)即为最终的边缘检测结果。能够有效抑制噪声干扰，排除大量人们不感兴趣的噪声边缘，仅保留反映物体基本结构变化的真实边缘；得到的边缘对于平滑滤波具有较好的鲁棒性，在滤波窗口尺寸较大时仍然能够具有较强的边缘响应，不易造成重要边缘丢失和断裂。
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