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公开(公告)号：CN102842115A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210184626.3
申请日：2012-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于双重字典学习的压缩感知图像超分辨率重建方法，其包括如下步骤：冗余字典、编码字典参数训练，自回归模型权值参数训练，用训练好的冗余字典、编码字典、自回归模型权值参数对单帧低分辨率图像进行超分辨率重建，本算法具有重建效果好的特点，适用于医学成像、卫星遥感遥测、军事侦察与定位以及城市安防等诸多领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102213681A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201110080803.9
申请日：2011-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/958 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及玻璃瓶瓶底防滑区污物检测新方法，其包括如下步骤：对获取的瓶底图片的中心圆区域进行定位，确定瓶底防滑区域，并确定防滑区的像素，对防滑区进行开、闭运算并将防滑区分成小区，处理后的每一小区采用OSTU方法求出各个小区的阈值，根据得到的各个小区的最终阈值，对各小区分别二值化即可得到防滑区最终的处理图像，将防滑区处理得到的图像，对像素值为0的点进行统计求和，设定阈值，当统计求和得到的值比阈值大，即可判定防滑区有污物或缺陷，否则通过检测。
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公开(公告)号：CN102213681B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201110080803.9
申请日：2011-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/958 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及玻璃瓶瓶底防滑区污物检测新方法，其包括如下步骤：对获取的瓶底图片的中心圆区域进行定位，确定瓶底防滑区域，并确定防滑区的像素，对防滑区进行开、闭运算并将防滑区分成小区，处理后的每一小区采用OSTU方法求出各个小区的阈值，根据得到的各个小区的最终阈值，对各小区分别二值化即可得到防滑区最终的处理图像，将防滑区处理得到的图像，对像素值为0的点进行统计求和，设定阈值，当统计求和得到的值比阈值大，即可判定防滑区有污物或缺陷，否则通过检测。
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公开(公告)号：CN101936915B
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201010242053.6
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种啤酒瓶瓶底中心区域的污物检测方法，其包括如下步骤：对获取的瓶底图片的中心圆区域进行定位，用模板处理定位后的区域，然后求模板处理后的连通域，计算每个连通域的面积，判断面积的大小并和阈值相比较来确定是干扰还是可能存在污物，对去除干扰后的图像求能用最小的矩形框住相同标号的连通区域的矩形的长和宽，并比较长和宽的比值，如果比值大于一定值或小于一定值则为线性污物，否则计算矩形的面积，如果大于某个阈值则为污物，否则为干扰，本发明提供的检测方法具有速度快精度高的特点，适用于国内现有的啤酒瓶检测装置中。
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公开(公告)号：CN101936915A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN201010242053.6
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种啤酒瓶瓶底中心区域的污物检测方法，其包括如下步骤：对获取的瓶底图片的中心圆区域进行定位，用模板处理定位后的区域，然后求模板处理后的连通域，计算每个连通域的面积，判断面积的大小并和阈值相比较来确定是干扰还是可能存在污物，对去除干扰后的图像求能用最小的矩形框住相同标号的连通区域的矩形的长和宽，并比较长和宽的比值，如果比值大于一定值或小于一定值则为线性污物，否则计算矩形的面积，如果大于某个阈值则为污物，否则为干扰，本发明提供的检测方法具有速度快精度高的特点，适用于国内现有的啤酒瓶检测装置中。
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公开(公告)号：CN102842115B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201210184626.3
申请日：2012-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于双重字典学习的压缩感知图像超分辨率重建方法，其包括如下步骤：冗余字典、编码字典参数训练，自回归模型权值参数训练，用训练好的冗余字典、编码字典、自回归模型权值参数对单帧低分辨率图像进行超分辨率重建，本算法具有重建效果好的特点，适用于医学成像、卫星遥感遥测、军事侦察与定位以及城市安防等诸多领域。
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