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一种基于支持向量回归的 SAR 图像适配性预测方法
本发明公开了一种基于支持向量回归的雷达图像适配性预测方法。所述方法包括：学习阶段，提取 SAR 图像多维特征构成学习集；对学习集样本特征预处理后，将其分为学习集 L1、L2，然后用学习集L1 训练支持向量机，并用得到的 SVM 模型对学习集 L2 进行分类，根据分类正确率、样本特征和类心之间的距离计算各样本的适配率；之后利用学习集特征及其相应的适配率，拟合回归得到适配性预测函数模型；预测阶段，对待评估的 SAR 图像
华中科技大学
2021-04-14
一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法，包括以下步骤：S1 获得视频图像的静态显著性图；S2 根据连续的视频帧提取场景的光流向量场；S3 通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块；S4 通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量；S5 规范化差异性能量，获得运动显著性值并生成运动显著性图；S6 将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图，即可实现对视频图像的显著性检测。本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果，特
华中科技大学
2021-04-14
一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去，得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相加得到最终
华中科技大学
2021-04-14
基于视频播放器精确获取原视频文件图像的实现方法
本新技术成果提供了一种基于视频播放器精确获取原视频文件图像的实现方法，通过客户端全程监测视频播放器，获取视频的参数，将获取视频的所有参数代入函数并运行函数，通过计算获取当前播放视频的视频数据范围，并对该视频数据进行差值平滑处理，获取到最接近该视频数据的原视频文件图像即当前帧图像。本成果根据视频播放器的播放视频获取原视频文件的图像，使截取的图像清晰，效果更佳。
西南交通大学
2016-06-27
基于差分熵和结构相似性的图像编码质量预测方法
本发明公开了一种基于差分熵和结构相似性的图像编码质量预测方法，包括步骤：步骤 1，获取样本图 像序列中各样本图像的图像差分熵及不同压缩倍数下的图像结构相似性；步骤 2，基于步骤 1 获取的数据， 采用线性拟合方式构建不同压缩倍数下图像差分熵与图像结构相似性间的线性关系，即图像编码质量预测模 型；步骤 3，根据待预测图像的图像差分熵，采用图像编码质量预测模型即可获得待预测图像在不同压缩倍 数下的图像结构相似性。本发明简单，高效，无需消耗较大的硬件
武汉大学
2021-04-14
基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法
本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。
成果非涉密，专利申请已经提交。
实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。
由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-03
改性沥青荧光显微形态结构图像源样本的制备方法
包括以下步骤：（1）加热改性沥青使之软化融熔，加热温度为 100～130℃；（2）将融熔的改性沥青在室温中自然稍冷却 5～10min；（3）将稍冷却后的改性沥青搅拌均匀并倒于圆柱形器皿中，沥青高于器皿口边缘处；（4）将装有沥青试样的圆柱形器皿水平放置于-25--30℃的环境中，放置时间 3-5h；（5）取出试样，观测试样表面是否平整；（6）将表面平整的试样器皿在室温中水平放置 2h，自然脱水后进行图片拍摄；将表面不平整的试样器皿用小刀将表面刮平，使之具有良好的平整度，放回-25--30℃的环境中继续
扬州大学
2021-04-14
一种基于忆阻器的图像识别系统及方法
本发明公开了一种基于忆阻器的图像识别系统及方法。所述系 统包括图像信号提取模块、多个基于忆阻器的神经网络模块和识别模 块；所述识别模块其输入端与多个神经网络模块的输出端相连；每个 神经网络模块的输出端与识别模块的输入端相连，其输入端与信号提 取模块的输出端相连。所述方法包括以下步骤：（1）获取待识别灰度 图像的特征向量并输入各神经网络模型；（2）各神经网络模型根据其 图像模型对所述特征向量分别进行打分并进行识别；（3
华中科技大学
2021-04-14
基于多相位小波变换和 MTFC 的真彩色图像融合方法
一种基于多相位小波变换和 MTFC 的真彩色图像融合方法，包括将彩色影像从 RGB 色彩空间转换 到 IHS 色彩空间;将彩色图像的亮度分量以及全色影像分别采用两种初始相位参数 I、II 进行小波分解; 根据自适应融合准则，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 I 进行小波分解的结果进 行融合处理，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 II 进行小波分解的结果进行融合处 理;进行灰度畸变替换处理;基于 MTFC 复原方法，对经过去畸变处理的亮度成分进行影像复原处理， 得到复原后的亮度分量;对复原后的亮度分量以及彩色影像的色度分量与饱和度分量进行 IHS 反变换， 获取融合后的影像。
武汉大学
2021-04-13
基于核相似区分布特性的图像角点检测方法及系统
本发明公开了一种基于核相似区分布特性的图像角点检测方法及系统，包括:步骤 1，构造一个圆 模板和 m 个角模板;步骤 2，获得圆模板和角模板的核相似区面积;步骤 3，按核相似区面积大小对角 模板对应的方向排序，获得方向序列;步骤 4，基于方向序列确定主方向并判断主方向连续性;步骤 5， 根据圆模板的核相似区面积、角模板中最大核相似区面积和最小核相似区面积的差值、主方向数量和主 方向连续判断模板中心是否为候选角点;步骤 6，基于步骤 5 的判断结果进行非极大值抑制，确定图像 角点。在角点提取过程中，本发明同时考虑了核相似区的面积和分布特性，可避免角点的误提取，从而 提高角点检测精度。
武汉大学
2021-04-13