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公开(公告)号：CN117036687A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310786833.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明基于数字文化熵回归的国画实例分割方法，本分割方法包括以下步骤：S1、将图像输入残差特征提取网络5层特征图，以不同策略将各层次特征融合获取细节与语义信息；S2、计算图像色彩空间的信息熵，并计算主色调占比，以主色调占比和LAB信息熵结合组成颜色丰富度的表征，预测图像中所有位置语义类别和实例组成，与ground truth进行对比计算损失函数；S3、定位实例对象中心坐标，根据特征图和中心点特征，计算轮廓点相对中心点坐标的偏移量，得到初始轮廓，在轮廓上随机选取128个采样点，预测该点与实例的位置关系。本发明在工笔画图像上获得最优分割效果，可以实现对国画工笔画的实例分割，帮助用户提取其中的文化元素。
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公开(公告)号：CN113160251A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110562949.0
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性先验的图像自动分割方法，包括以下步骤：通过背景先验显著性方法计算图像在不同超像素尺度下的显著图；采用中心‑原理公式对显著图进行增强；将增强后的显著图进行图像融合，获取融合显著图；提取原图像的RGB颜色特征、LAB颜色特征和OTC纹理特征；根据颜色特征和纹理特征对图像像素进行相似性度量；根据像素相似性对融合显著图进行处理，将符合相似性规则的像素标记为前景种子点，将不符合相似性规则的像素标记为背景种子点；通过图割原理完成对图像的自动分割。本发明方法能够自动获取种子点，同时克服光照对分割的影响，解决了现有图像分割方法需要人工参与且易受光照影响的问题。
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公开(公告)号：CN118823627A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410717013.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G10L25/57 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于基因学习模型的曲艺视频标注方法，本方法包括以下步骤：S1、提取视频的关键帧，记录关键帧在曲艺视频所有帧中的下标，计算当前关键帧的时间，并将关键帧输入特征提取网络进行特征提取；S2、分离曲艺视频的音频，提取音频特征；S3、将每个关键帧的视觉特征以及音频特征进行同步聚合，得到每帧的多模态融合特征，对所有关键帧的多模态融合特征进行时序聚合，得到视频级时序聚合特征；S4、根据得到的视频级时序聚合特征进行推理，得到视频级特征，根据得到的关键帧特征进行推理得到视频帧级特征；本发明可以实现对传统曲艺视频的多粒度标注，有助于后续对该视频的管理、检索，有利于传播中华文化。
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公开(公告)号：CN113160251B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110562949.0
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性先验的图像自动分割方法，包括以下步骤：通过背景先验显著性方法计算图像在不同超像素尺度下的显著图；采用中心‑原理公式对显著图进行增强；将增强后的显著图进行图像融合，获取融合显著图；提取原图像的RGB颜色特征、LAB颜色特征和OTC纹理特征；根据颜色特征和纹理特征对图像像素进行相似性度量；根据像素相似性对融合显著图进行处理，将符合相似性规则的像素标记为前景种子点，将不符合相似性规则的像素标记为背景种子点；通过图割原理完成对图像的自动分割。本发明方法能够自动获取种子点，同时克服光照对分割的影响，解决了现有图像分割方法需要人工参与且易受光照影响的问题。
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公开(公告)号：CN109712143B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201811619273.9
申请日：2018-12-27
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
Abstract: 本发明涉及一种基于超像素多特征融合的快速图像分割方法，通过把图像进行超像素预分割，计算各超像素与其他超像素之间的HOG特征相似性度量、强度特征相似性度量和空间位置特征相似性度量，然后获得超像素之间的多特征相似性度量，依据所述多特征相似性度量，把所述超像素预分割图像转换为相似性关系无向图，并依据图割理论对相似性关系无向图进行划分，分割出所述分割对象。本发明相比基于像素级的图像分割方法，对高分辨率图像进行分割时，具有分割速度快，鲁棒性好等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120067377A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411971722.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/535 , G06F16/383 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了S1、收集图文数据，筛选预处理后得到的数据集图像文本对；S2、图像分支和文本分支通过CLIP预训练模型图像和文本编码器得到参数；S3、采用纹样语义增强模块训练模型；S4、计算检索结果，本发明基于预训练模型CLIP强大的迁移能力，将其中已有的大量知识应用在传统纹样图文数据上，并通过纹样语义增强模块训练图像编码器，通过输入缺失纹样信息的文本，指导模型进行选择填空任务，从预先构建的纹样语料库中选择匹配的纹样补全文本，该模块提高了编码器对图像中局部复杂纹样的挖掘能力和判别能力，模型一方面提取纹样的精细特征，另一方面对各类纹样具有一定的判别能力，从而与文本特征对齐。
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公开(公告)号：CN118675190A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410717047.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V30/413 , G06V30/414 , G06V30/12 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种中文古籍图像的数字化方法，本方法包括以下步骤：S1、构建中文古籍图像数据库，构建文本检测和文本识别模型；S2、定位古籍图像中的文本位置，将待识别的中文古籍图像送入文本检测模型，绘制文本检测框；S3、取得检测结果，将检测出的文本区域送入文本识别模型，按阅读顺序输出得到识别结果；S4、纠错识别结果，针对文本行识别置信度较低的识别结果进行文本纠错；本发明构建丰富多样的数据集使得算法具有较强的稳定性，改进的文本检测算法能够较好的适应复杂版式下的中文古籍图像，改进后的文本识别算法能取得较好的识别结果，并在一定程度上支持生僻字和异体字的识别，在实现中文古籍图像的数字化上提供了更加高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN118674975A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410685803.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/40 , G06V10/772 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/086 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于基因学习模型的传统纹样多标签标注方法，包括步骤S1得到特征向量；S2、构件专家关联词表；S3、将特征向量输出至线性分类器；S4、计算分类结果向量；本发明使用字典学习的方法对纹样基因进行表征，即是在图像特征描述的维度下，找到数个基向量对纹样基因的特征进行描述；并且鉴于生物基因组所承载的学习能力遗传机制，引入一种具备迁移学习和先验信息传递功能的基因学习模型；引入专家关联词表，强化模型学习能力；使用深度学习优化字典学习算法结构，注重模型表示能力，多层字典学习中施加全局相似度与Fisher判别约束，简约表示的同时增强字典的识别能力，并且减少人工劳动力，提高标注效率。
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公开(公告)号：CN120070730A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411971727.4
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/20 , G06T19/00 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种基于语义标签规则的硬山建筑自动装配方法，步骤包括S1设计硬山建筑语义标签，并存取与硬山建筑语义标签相关联的属性信息；S2构建组件规则库；S3完成整个硬山建筑的装配；S4选择游览方案；本发明对古建筑进行高精度的数字化采集和建模，并利用语义标签规则对古建筑进行自动化构建，不仅可以提高构建效率，还可以确保构建的准确性和一致性，解决古代建筑体系庞大、三维数据获取难、语义理解难、标准不规范、建模成本高的问题；同时，还可以借助各种渠道和平台进行古建筑的传播和推广，让更多人了解和关注古代建筑的保护和传承问题。
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公开(公告)号：CN120014076A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411971729.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色分层的图像压缩编码方法，本图像压缩编码方法具体包括以下步骤：S1、输入颜色个数，使用颜色聚类算法得到颜色分层；S2、对每个颜色分层进行编码，用轮廓与颜色采样点简约表示；S3、从编码信息利用生成网络解码得到原真重构图像；本发明解决了图像压缩编码的简约表征，进而提高传输效率的难题；编码阶段将图像划分为多个颜色层，通过边缘和颜色联合采样，构建不同分层的单一颜色表征模型；解码阶段引入具有细粒度判别能力的GAN模型，生成边缘和色彩失真较少的图像，并基于颜色分层编码策略，提高图像传输压缩率并保持图像较高原真性。
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