公开(公告)号：CN115346214A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210957888.2

申请日：2022-08-10

申请人： 清华大学深圳国际研究生院 ,  深圳市绿洲光生物技术有限公司

发明人： 程雪岷 ,  焦文斌 ,  罗烈玉 ,  毕洪生 ,  蔡中华 ,  应轲臻

IPC分类号： G06V20/69 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种用于浮游生物监测的压缩成像识别方法，包括如下步骤：使用浮游生物原位图像数据集进行参数优化；将优化得到的最优测量模式组合依次加载到硬件系统的数字微反射镜上，对当前场景的像进行光学调制，得到测量结果；通过分类网络完成识别任务。本发明能够实现减少图像中的冗余信息，从而降低浮游生物监测仪采样数据量，提升采样效率；利用了图像特征学习，量化每个特征的重要性，可以学习并选出相应数量的关键特征，最大化了浮游生物图像的类间差异；在对浮游生物原位图像降维过程中，提高了选择结果的类内相关性，提高了选择结果的类间差异；从低级特征中逐步提取得到复合高级特征，以完善及确保浮游生物检测的准确率。

公开(公告)号：CN114067122A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202210052235.X

申请日：2022-01-18

申请人： 深圳市绿洲光生物技术有限公司

发明人： 毕洪生 ,  宋俊廷 ,  应轲臻 ,  蔡中华 ,  焦文斌

IPC分类号： G06V10/28 ,  G06T7/12 ,  G06T7/136

摘要： 本申请公开了一种抑制图像目标物过度分割的两级式二值化方法，所述方法至少包括以下步骤：获取所述灰度图像的二值化图像A和去除强信号的中间图像；对所述中间图像进行二值化处理，得到二值化图像B；将所述二值化图像A和所述二值化图像B叠加，即完成图像处理。本申请方法通过对原始灰度图像进行二值化处理，保留了原始灰度图像的强信号；通过去除原始灰度图像中的强信号，保留弱信号，并进一步放大弱信号；然后将两次处理的结果相叠加，即完成对于图像的处理，在有效分离前景目标物和图像背景的同时，保证了图像中的目标物的完整性，抑制了图像中的目标物被过度分隔，大大提高了后续图像识别工作的效率和准确性。

公开(公告)号：CN114067122B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202210052235.X

申请日：2022-01-18

申请人： 深圳市绿洲光生物技术有限公司

发明人： 毕洪生 ,  宋俊廷 ,  应轲臻 ,  蔡中华 ,  焦文斌

IPC分类号： G06V10/28 ,  G06T7/12 ,  G06T7/136

摘要： 本申请公开了一种抑制图像目标物过度分割的两级式二值化方法，所述方法至少包括以下步骤：获取所述灰度图像的二值化图像A和去除强信号的中间图像；对所述中间图像进行二值化处理，得到二值化图像B；将所述二值化图像A和所述二值化图像B叠加，即完成图像处理。本申请方法通过对原始灰度图像进行二值化处理，保留了原始灰度图像的强信号；通过去除原始灰度图像中的强信号，保留弱信号，并进一步放大弱信号；然后将两次处理的结果相叠加，即完成对于图像的处理，在有效分离前景目标物和图像背景的同时，保证了图像中的目标物的完整性，抑制了图像中的目标物被过度分隔，大大提高了后续图像识别工作的效率和准确性。

公开(公告)号：CN112616050B

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202110008976.3

申请日：2021-01-05

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 程雪岷 ,  焦文斌 ,  林家用 ,  高子琪 ,  王安琪

IPC分类号： H04N19/12 ,  H04N19/132 ,  H04N19/48 ,  H04N19/87 ,  G06V10/764

摘要： 本发明提供一种压缩成像分类方法及系统，该方法包括：S1.根据目标场景图像的大小M*N建立多个正交矩阵，所述正交矩阵为二维离散余弦变换的由低到高阶次的变换基底；S2.将所述多个正交矩阵二值化生成多个测量矩阵；S3.利用所述多个测量矩阵中的前n个测量矩阵对所述目标场景图像进行压缩采样，压缩率为f；同时提取场景图像频率信息，获得所述n个测量矩阵对应的权重，所述权重为调制目标场景的像所对应的光强值；S4.根据所述前n个测量矩阵所对应的正交矩阵和权重对所述目标场景进行重构和识别，输出所述目标场景的重构图像和类别；其中，所述数量n和压缩率f满足如下公式：n＝f*M*N。利用该方法和系统可降低采集数据量至5％‑25％，同时保持高识别精度。

公开(公告)号：CN112616050A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202110008976.3

申请日：2021-01-05

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 程雪岷 ,  焦文斌 ,  林家用 ,  高子琪 ,  王安琪

IPC分类号： H04N19/12 ,  H04N19/132 ,  H04N19/48 ,  H04N19/87 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提供一种压缩成像分类方法及系统，该方法包括：S1.根据目标场景图像的大小M*N建立多个正交矩阵，所述正交矩阵为二维离散余弦变换的由低到高阶次的变换基底；S2.将所述多个正交矩阵二值化生成多个测量矩阵；S3.利用所述多个测量矩阵中的前n个测量矩阵对所述目标场景图像进行压缩采样，压缩率为f；同时提取场景图像频率信息，获得所述n个测量矩阵对应的权重，所述权重为调制目标场景的像所对应的光强值；S4.根据所述前n个测量矩阵所对应的正交矩阵和权重对所述目标场景进行重构和识别，输出所述目标场景的重构图像和类别；其中，所述数量n和压缩率f满足如下公式：n＝f*M*N。利用该方法和系统可降低采集数据量至5％‑25％，同时保持高识别精度。