基于排序约束的图像分割质量评价网络系统、方法及系统

    公开(公告)号:CN112613533A

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202011382969.1

    申请日:2020-12-01

    Abstract: 本发明公开了图像分割技术领域的一种基于排序约束的图像分割质量评价网络系统、方法及系统,实现了对分割谱质量的精准预测,尤其是对分割谱间质量关系的精准预测。网络系统包括:参数共享的质量评价子网络Q1和Q2,质量评价子网络Q1是孪生网络,包含两个参数共享的特征提取支流C1和C2、一个特征转换模块以及一个质量预测模块;特征转换模块将支流C1和C2提取的第一特征进行融合,转换成第二特征;质量预测模块将第二特征映射成质量预测值;质量评价子网络Q2与质量评价子网络Q1结构相同。

    一种基于特征点匹配的图像去重方法和装置

    公开(公告)号:CN111209940A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN201911391684.1

    申请日:2019-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征点匹配的图像去重方法和装置,提取冗余图像集中每幅图像的一阶颜色矩和二阶颜色矩特征,得到颜色特征向量;采用聚类算法对颜色特征进行聚类,将图像聚类到K个类中;提取所有图像中的SURF特征;对各个类中的图像分别进行SURF特征点匹配,若匹配点数目大于设定匹配阈值,则判定为相同图像,删除多余的图像;重复多次,得到去重后的图像数据集。本发明通过预分类,从而改进了特征点匹配需要两两对比造成的计算复杂度极大的缺点。

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