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公开(公告)号：CN110889879A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911132392.6
申请日：2019-11-19
摘要： 本发明公开了属于数字图像处理技术领域的一种标志性彩色图形符号图像的图像分层方法，具体说是一种标志用彩色图形符号图像的颜色层抽取和分解方法，采用K-means聚类的方法提取主色调，然后在得到的主色调的基础上采用基于加色混合模型的分层方法进行图像分层。标志性的彩色图形符号图像的颜色分布简单，所以对其进行分层处理比较简单。通过本发明的方法对彩色符号图像进行颜色层的抽取，最终得到的分层结果在后续的图像编辑，在切换背景、变换标志图像颜色中能够取得很好的效果。本发明的方法对于标志图形来说，方便设计和后续调整。
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公开(公告)号：CN101334814A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810105224.3
申请日：2008-04-28
申请人： 华北电力大学
摘要： 一种自动化的扫描阅卷系统及方法，属于图像处理和模式识别技术领域。该系统由试卷定义模块、基于VBA的答卷制作工具、文档扫描仪、数据库服务器、答卷信息自动识别模块、答卷识别结果校正模块和自动评分汇总模块组成，整个自动阅卷系统是一个星形结构，数据库服务器是系统的中心，其他各个模块及设备都单独以网络的形式与其相连接，用于信息传递和网络共享；一种自动的扫描阅卷方法包含以下步骤：试卷定义、基于VBA的试卷制作、考试、主观题评阅、答卷扫描、答卷信息识别、识别结果校正和自动评分汇总。优点在于，本发明能判阅同时包含主观题和客观题的试卷，操作技术和设备要求低，对答卷的纸张质量、用笔和印刷要求低，校正方便。
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公开(公告)号：CN110909724B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN201910948957.1
申请日：2019-10-08
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06T3/40
摘要： 本发明致力于针对多目标图像生成高质量的缩略图，属于图像处理、图像分析、计算机视觉领域。所述方法包括以下步骤：(1)结合目标识别网络和显著性检测网络，输入图像，生成裁剪框候选集；(2)提取图像中的前景目标及后景，构造前景目标和背景的图关系，并转换为美学特征向量；(3)采用SVM分类器，输入大量正负样本，训练美学评价模型；(4)将裁剪框候选集输入得到的美学评价模型，即可生成高美学评价的缩略图。该发明既保证生成的缩略图不遗失原始图像的重要信息，又兼顾了人们对图像的美学要求。
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公开(公告)号：CN110909724A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910948957.1
申请日：2019-10-08
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明致力于针对多目标图像生成高质量的缩略图，属于图像处理、图像分析、计算机视觉领域。所述方法包括以下步骤：(1)结合目标识别网络和显著性检测网络，输入图像，生成裁剪框候选集；(2)提取图像中的前景目标及后景，构造前景目标和背景的图关系，并转换为美学特征向量；(3)采用SVM分类器，输入大量正负样本，训练美学评价模型；(4)将裁剪框候选集输入得到的美学评价模型，即可生成高美学评价的缩略图。该发明既保证生成的缩略图不遗失原始图像的重要信息，又兼顾了人们对图像的美学要求。
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