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公开(公告)号：CN103530882A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN103530882B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN103839269A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410105856.5
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于四元数和模糊C均值聚类的图像分割方法，将待分割图片转换到四元数空间中，指定聚类数目，初始化隶属度矩阵U，利用定义的四元数距离衡量当前聚类中心和像素之间的差异度，计算目标函数、新的隶属度矩阵和聚类中心，若目标函数小于或等于迭代停止阈值，则分割完成，输出分割效果图；若目标函数大于迭代停止阈值，则利用新的隶属度矩阵和聚类中心重复计算四元数距离和目标函数这一过程，直至目标函数满足迭代停止条件，完成分割。本发明在统模糊C均值聚类算法基础上提出一种基于四元数空间的图像分割方法，有效地将R、G、B三通道作为统一的整体考虑，可以有效地保持颜色信息的完整性，分割结果更符合人眼视觉。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103630496B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310684611.8
申请日：2013-12-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路面视亮度和最小二乘法的视频能见度检测方法，属于视频图像处理、能见度检测技术领域，本发明包括以下步骤：1）道路交通视频图像采集；2）对采集的图像进行PTZ摄像机标定，提取路面兴趣域ROI；3）提取ROI中亮度一致的像素点组成的路面区域，并计算路面视亮度值；4）结合Koschmieder理论和最小二乘法原理，建立视亮度差平方目标函数，求消光系数k的最优解；5）将消光系数k的最优解转换成图像的能见度距离Vmet；6）画出能见度值随时间变化曲线，观测能见度情况并作出预判。经过实验论证，本发明能与目前常用的交通路况监控系统兼容，计算精度高、速度快、对噪声鲁棒性好，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN103839269B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410105856.5
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于四元数和模糊C均值聚类的图像分割方法，将待分割图片转换到四元数空间中，指定聚类数目，初始化隶属度矩阵U，利用定义的四元数距离衡量当前聚类中心和像素之间的差异度，计算目标函数、新的隶属度矩阵和聚类中心，若目标函数小于或等于迭代停止阈值，则分割完成，输出分割效果图；若目标函数大于迭代停止阈值，则利用新的隶属度矩阵和聚类中心重复计算四元数距离和目标函数这一过程，直至目标函数满足迭代停止条件，完成分割。本发明在统模糊C均值聚类算法基础上提出一种基于四元数空间的图像分割方法，有效地将R、G、B三通道作为统一的整体考虑，可以有效地保持颜色信息的完整性，分割结果更符合人眼视觉。
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公开(公告)号：CN104361593B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410650245.9
申请日：2014-11-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于HVS和四元数的彩色图像质量评价方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明的步骤为：一、通过分析人眼视觉特性构建原始参考图像和待评价失真图像的数学评价模型：图像的空间位置函数QL、局部方差QV、纹理边缘复杂度函数QTE和颜色函数QC；二、构造原始参考图像和待评价失真图像的四元数矩阵，并对四元数矩阵进行奇异值分解得到图像的奇异值特征向量；三、利用原始参考图像和待评价失真图像的奇异值特征向量的欧氏距离度量图像失真程度。本发明将人眼视觉特性和四元数相结合，提取图像的亮度和色度信息，利用人眼视觉特性构造空间位置函数、纹理边缘复杂度函数和局部方差，评价结果与人眼感知图像的效果更相符。
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公开(公告)号：CN104361593A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410650245.9
申请日：2014-11-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于HVS和四元数的彩色图像质量评价方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明的步骤为：一、通过分析人眼视觉特性构建原始参考图像和待评价失真图像的数学评价模型：图像的空间位置函数QL、局部方差QV、纹理边缘复杂度函数QTE和颜色函数QC；二、构造原始参考图像和待评价失真图像的四元数矩阵，并对四元数矩阵进行奇异值分解得到图像的奇异值特征向量；三、利用原始参考图像和待评价失真图像的奇异值特征向量的欧氏距离度量图像失真程度。本发明将人眼视觉特性和四元数相结合，提取图像的亮度和色度信息，利用人眼视觉特性构造空间位置函数、纹理边缘复杂度函数和局部方差，评价结果与人眼感知图像的效果更相符。
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公开(公告)号：CN103630496A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310684611.8
申请日：2013-12-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路面视亮度和最小二乘法的视频能见度检测方法，属于视频图像处理、能见度检测技术领域，本发明包括以下步骤：1）道路交通视频图像采集；2）对采集的图像进行PTZ摄像机标定，提取路面兴趣域ROI；3）提取ROI中亮度一致的像素点组成的路面区域，并计算路面视亮度值；4）结合Koschmieder理论和最小二乘法原理，建立视亮度差平方目标函数，求消光系数k的最优解；5）将消光系数k的最优解转换成图像的能见度距离Vmet；6）画出能见度值随时间变化曲线，观测能见度情况并作出预判。经过实验论证，本发明能与目前常用的交通路况监控系统兼容，计算精度高、速度快、对噪声鲁棒性好，应用前景广泛。
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