CN104881669A - 一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统 - Google Patents

一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN104881669A
CN104881669A CN201510243968.1A CN201510243968A CN104881669A CN 104881669 A CN104881669 A CN 104881669A CN 201510243968 A CN201510243968 A CN 201510243968A CN 104881669 A CN104881669 A CN 104881669A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
color contrast
pixel
background
triple channel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510243968.1A
Other languages
English (en)
Inventor
张勇东
曹阳
高科
唐胜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Computing Technology of CAS
Original Assignee
Institute of Computing Technology of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Computing Technology of CAS filed Critical Institute of Computing Technology of CAS
Priority to CN201510243968.1A priority Critical patent/CN104881669A/zh
Publication of CN104881669A publication Critical patent/CN104881669A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统，涉及图像检索、图像识别、对象跟踪检测领域，该方法包括获取图像，并对所述图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值的局部极小值选取所述图像的图像背景的最佳尺度，根据所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序；根据所述颜色对比度排序，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，所述区域为所述局部区域检测子。本发明提取检测子速度快，内存占用少。

Description

一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统
技术领域
本发明涉及图像检索、图像识别、对象跟踪检测领域，特别涉及一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统。
背景技术
目前顶级的图像检测子主要分为两类：基于角点的检测子，如HarrisAffine Detector、Hessian Affine Detector；基于区域的检测子，如IBR、EBR、SIFT、MSER。目前研究已发现，基于区域的检测子在图像检索应用中取得的效果优于基于角点的检测子，其主要原因是基于区域的检测子能提取更具代表性和区分性的局部区域。
MSER区域检测子被证明是最佳的区域检测子，然而MSER区域检测子也存在其自身的缺陷与不足，实验发现，MSER区域是灰度分布相一致的稳定极值区域，然而这样的区域多为冗余而繁杂的区域，不具备代表性，造成内容消耗大，提取检测子速度慢，寻根溯源，在于MSER底层排序的区分力度不够，针对该问题，我们提出基于颜色对比度排序的CCM区域检测子，减少内存消耗，加快检测子提取速度。
发明专利“一种用于替换视频中感兴趣区域的方法及装置”，该发明实施例公开了一种用于替换视频中感兴趣区域的方法及装置，涉及视频处理技术领域，所述方法包括：确定目标视频帧中感兴趣区域的位置；在三维坐标系中，根据所述目标视频帧中感兴趣区域的位置，确定预设的待替换图像的映射图像；将所述目标视频帧中感兴趣区域替换为所述映射图像。应用该发明实施例，替换目标视频帧中的感兴趣区域后，可以与其周围像素自然过渡，提高用户体验效果。但是该发明是通过感兴趣区域的映射，替换目标视频中感兴趣区域，实现局部的替换和更新，提升用户体验。而本发明是通过分析图像颜色一致性，从而提取图像中具有代表性的局部区域。
发明专利“基于感兴趣区域的幅型比变换方法”，该发明公开了一种基于感兴趣区域的幅型比变换方法，主要解决现有方法变换后运动目标失真的缺陷。其步骤为：利用光流场信息和模糊聚类技术进行运动区域检测，同时采用均值偏移算法实现图像空域分割，并将空间分隔后的图像与运动区域检测后的运动区域进行投影计算，得到精确的运动目标；利用图像修复技术修补被运动目标遮掩的背景区域，获得完整的背景；利用图像插值算法，对修复后的背景和运动目标分别采用不同的变换比例进行变换；将变换后的背景和目标物相叠加合成相应幅型比的视频图像。该发明既保证了变换后运动目标的无失真性，又很好地保持了画面的和谐和视频的连续，提高了变换后的视觉效果，适用于视频图像处理的格式转换。但是该发明是将感兴趣区域的幅型比变换方法应用于运动目标失真的修复和变换中，本发明重点在于对感兴趣区域的检测过程。
发明内容
针对现有技术不足，本发明提出了一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统。
本发明提出一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，包括：
步骤1，获取图像，并对所述图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值的局部极小值选取所述图像的图像背景的最佳尺度，根据所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；
步骤2，对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序；
步骤3，根据所述颜色对比度排序，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，所述区域为所述局部区域检测子。
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，所述二维信息熵值的计算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的权重，信息熵Hi(s)定义如下：
其中Q代表量化后的颜色对比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出现在一副M×N大小的图像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八邻域像素值为j的概率值，M为图像的宽度，N为图像的高度。
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，颜色对比度排序计算公式为：
其中ut,ub本别代表两个高斯模型的均值，∑t和∑b代表混合高斯模型的协方差矩阵，t代表图像中像素的标记，b代表图像中背景的标记，T代表矩阵的转置，pt为图像中每一个像素和其周围15*15像素块所形成的混合高斯分布模型，pb为图像的背景混合高斯模型，CC(pt,pb)代表图像中每个像素与背景混合高斯模型的距离；
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，所述步骤2还包括将三通道对比度进行加权融合。
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，所述步骤2包括对所述图像中的每个像素点选取15*15的模板建立RGB三通道高斯混合模型。
本发明还提出一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，包括：
建立背景RGB三通道高斯混合模型模块，用于获取图像，并对所述图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值的局部极小值选取所述图像的图像背景的最佳尺度，根据所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；
颜色对比度排序模块，用于对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序；
提取局部区域检测子模块，用于根据所述颜色对比度排序，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，所述区域为所述局部区域检测子。
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，所述二维信息熵值的计算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的权重，信息熵Hi(s)定义如下：
其中Q代表量化后的颜色对比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出现在一副M×N大小的图像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八邻域像素值为j的概率值，M为图像的宽度，N为图像的高度。
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，颜色对比度排序计算公式为：
其中ut,ub本别代表两个高斯模型的均值，∑t和∑b代表混合高斯模型的协方差矩阵，t代表图像中像素的标记，b代表图像中背景的标记，T代表矩阵的转置，pt为图像中每一个像素和其周围15*15像素块所形成的混合高斯分布模型，pb为图像的背景混合高斯模型，CC(pt,pb)代表图像中每个像素与背景混合高斯模型的距离；
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，所述颜色对比度排序模块还包括将三通道对比度进行加权融合。
所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，所述颜色对比度排序模块包括对所述图像中的每个像素点选取15*15的模板建立RGB三通道高斯混合模型。
由以上方案可知，本发明的优点在于：
本发明在一定的图像仿射变化(旋转、尺度)、图像模糊、JPEG压缩等具有良好的鲁棒性，此外本发明提取检测子速度快，内存占用少，可应用于大规模图像检索场景，例如大规模图像检索、图像识别与对象跟踪检测等。
附图说明
图1a-图1d为现有技术与本发明技术效果的对比图；
图2为本发明技术效果图；
图3为本发明对RGB三个通道的像素值进行高斯混合模型的模拟图。
具体实施方式
本发明的目的是有效解决现有局部区域检测子在大规模图像检索中特征提取慢，内存开销大，鲁棒性不高的问题，提出了一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统。
以下为本发明的总体步骤，如下所示：
基于对比度排序需要以背景颜色模型为基准，背景颜色模型建模成为首要问题，通过二维信息熵值的局部极小值选取背景模型的尺度大小，然后建立背景RGB三通道高斯混合模型；
基于混合高斯模型的KL距离来更新颜色对比度，对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序，对于图像中的每个像素选取15*15的模板建立RGB三通道高斯混合模型，通过计算该像素点的高斯混合模型与背景的高斯混合模型的KL距离来更新颜色对比度排序，将三通道对比度进行加权融合；
基于颜色对比度排序，进行一致性对比度区域检测，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，该区域是稳定的局部极值区域(局部区域检测子)。
以下为本发明一实施例，如下所示：
本发明主要分为三个阶段：建立背景颜色模型、颜色对比度排序、一致性颜色区域检测。
建立背景颜色模型，如图3所示，该阶段主要是对图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值选择局部极小值的方式选出模拟背景的最佳尺度，进一步对RGB三个通道的像素值进行高斯混合模型的模拟，以下为信息熵的计算公式：
尺度选择中二维信息熵值的计算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的权重，信息熵Hi(s)定义如下：
其中Q代表量化后的颜色对比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出现在一副M×N大小的图像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八邻域像素值为j的概率值，M为图像的宽度，N为图像的高度；
颜色对比度排序，该阶段通过对图像中的每一个像素周围邻域15*15模板建立高斯混合模型，在第一阶段计算出的背景颜色模型的基准上，计算混合高斯模型的KL距离作为颜色对比度排序，以下为颜色对比度排序计算公式：
其中ut,ub本别代表两个高斯模型的均值，∑t和∑b代表混合高斯模型的协方差矩阵，t代表图像中像素的标记，b代表图像中背景的标记，T代表矩阵的转置，pt为图像中每一个像素和其周围15*15像素块所形成的混合高斯分布模型，pb为图像的背景混合高斯模型，CC(pt,pb)代表图像中每个像素与背景混合高斯模型的距离)；
一致性颜色区域检测，该阶段接受颜色对比度排序后的图像，通过分水岭的浸没式增长方式进行区域的检测，得到最终的具有一致性颜色的稳定局部极值区域(局部区域检测子)。
本发明还提出一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，包括：
建立背景RGB三通道高斯混合模型模块，用于获取图像，并对所述图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值的局部极小值选取所述图像的图像背景的最佳尺度，根据所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；
颜色对比度排序模块，用于对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序；
提取局部区域检测子模块，用于根据所述颜色对比度排序，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，所述区域为所述局部区域检测子
所述二维信息熵值的计算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的权重，信息熵Hi(s)定义如下：
其中Q代表量化后的颜色对比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出现在一副M×N大小的图像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八邻域像素值为j的概率值，M为图像的宽度，N为图像的高度。
颜色对比度排序计算公式为：
其中ut,ub本别代表两个高斯模型的均值，∑t和∑b代表混合高斯模型的协方差矩阵，t代表图像中像素的标记，b代表图像中背景的标记，T代表矩阵的转置，pt为图像中每一个像素和其周围15*15像素块所形成的混合高斯分布模型，pb为图像的背景混合高斯模型，CC(pt,pb)代表图像中每个像素与背景混合高斯模型的距离；
所述颜色对比度排序模块还包括将三通道对比度进行加权融合。
所述颜色对比度排序模块包括对所述图像中的每个像素点选取15*15的模板建立RGB三通道高斯混合模型。
以下为本发明总的技术效果，如下所示：
本发明并在公开的数据集上做测试，同时与Harris Affine Detector、Hessian Affine Detector、MSER、IBR、EBR局部区域检测子的代表性方法做了对比，衡量的指标是repeatability(重复率)，重复率对比指标，如图1a、1b、1c、1d所示。
同时，本发明的关键点在于优化底层排序机制，从而使检测出的区域具备代表性，并且能减少内存占用量和特征提取时间，检测效果如图2所示。

Claims (10)

1.一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，其特征在于，包括：
步骤1，获取图像，并对所述图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值的局部极小值选取所述图像的图像背景的最佳尺度，根据所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；
步骤2，对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序；
步骤3，根据所述颜色对比度排序，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，所述区域为所述局部区域检测子。
2.如权利要求1所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，其特征在于，所述二维信息熵值的计算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的权重，信息熵Hi(s)定义如下：
其中Q代表量化后的颜色对比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出现在一副M×N大小的图像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八邻域像素值为j的概率值，M为图像的宽度，N为图像的高度。
3.如权利要求1所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，其特征在于，颜色对比度排序计算公式为：
其中ut,ub本别代表两个高斯模型的均值，∑t和∑b代表混合高斯模型的协方差矩阵，t代表图像中像素的标记，b代表图像中背景的标记，T代表矩阵的转置，pt为图像中每一个像素和其周围15*15像素块所形成的混合高斯分布模型，pb为图像的背景混合高斯模型，CC(pt,pb)代表图像中每个像素与背景混合高斯模型的距离。
4.如权利要求1所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，其特征在于，所述步骤2还包括将三通道对比度进行加权融合。
5.如权利要求1所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法，其特征在于，所述步骤2包括对所述图像中的每个像素点选取15*15的模板建立RGB三通道高斯混合模型。
6.一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，其特征在于，包括：
建立背景RGB三通道高斯混合模型模块，用于获取图像，并对所述图像的四个角进行尺度选择，通过二维信息熵值的局部极小值选取所述图像的图像背景的最佳尺度，根据所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；
颜色对比度排序模块，用于对所述图像中每个像素点建立RGB三通道高斯混合模型，并根据每个所述像素点的RGB三通道高斯混合模型与所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距离，更新所述图像的颜色对比度排序；
提取局部区域检测子模块，用于根据所述颜色对比度排序，通过分水岭的区域检测方式检测对比度一致的区域，所述区域为所述局部区域检测子。
7.如权利要求6所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，其特征在于，所述二维信息熵值的计算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的权重，信息熵Hi(s)定义如下：
其中Q代表量化后的颜色对比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出现在一副M×N大小的图像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八邻域像素值为j的概率值，M为图像的宽度，N为图像的高度。
8.如权利要求6所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，其特征在于，颜色对比度排序计算公式为：
其中ut,ub本别代表两个高斯模型的均值，∑t和∑b代表混合高斯模型的协方差矩阵，t代表图像中像素的标记，b代表图像中背景的标记，T代表矩阵的转置，pt为图像中每一个像素和其周围15*15像素块所形成的混合高斯分布模型，pb为图像的背景混合高斯模型，CC(pt,pb)代表图像中每个像素与背景混合高斯模型的距离。
9.如权利要求6所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，其特征在于，所述颜色对比度排序模块还包括将三通道对比度进行加权融合。
10.如权利要求6所述的基于颜色对比度的局部区域检测子提取系统，其特征在于，所述颜色对比度排序模块包括对所述图像中的每个像素点选取15*15的模板建立RGB三通道高斯混合模型。
CN201510243968.1A 2015-05-13 2015-05-13 一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统 Pending CN104881669A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510243968.1A CN104881669A (zh) 2015-05-13 2015-05-13 一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510243968.1A CN104881669A (zh) 2015-05-13 2015-05-13 一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104881669A true CN104881669A (zh) 2015-09-02

Family

ID=53949156

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510243968.1A Pending CN104881669A (zh) 2015-05-13 2015-05-13 一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104881669A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109949333A (zh) * 2019-03-20 2019-06-28 北京暴雷科技有限公司 一种基于颜色解混的文字图章分离技术
CN110084821A (zh) * 2019-04-17 2019-08-02 杭州晓图科技有限公司 一种多实例交互式图像分割方法
CN112330561A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 湖南科技大学 基于交互式前景提取与信息熵分水岭的医学图像分割方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102799860A (zh) * 2012-06-28 2012-11-28 济南大学 一种用于显微图像全息识别的方法
KR101442042B1 (ko) * 2013-06-21 2014-09-23 한국과학기술원 보완적 특징점 기반 기술자를 이용한 3차원 객체인식방법 및 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102799860A (zh) * 2012-06-28 2012-11-28 济南大学 一种用于显微图像全息识别的方法
KR101442042B1 (ko) * 2013-06-21 2014-09-23 한국과학기술원 보완적 특징점 기반 기술자를 이용한 3차원 객체인식방법 및 장치

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANG CAO、KE GAO、SHENG TANG、YONGDONG ZHANG: "A Representative Local Region Detector Based On Color-Contrast-MSER", 《PROCEEDING ICMR ’14 PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA RETRIEVAL》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109949333A (zh) * 2019-03-20 2019-06-28 北京暴雷科技有限公司 一种基于颜色解混的文字图章分离技术
CN110084821A (zh) * 2019-04-17 2019-08-02 杭州晓图科技有限公司 一种多实例交互式图像分割方法
CN110084821B (zh) * 2019-04-17 2021-01-12 杭州晓图科技有限公司 一种多实例交互式图像分割方法
CN112330561A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 湖南科技大学 基于交互式前景提取与信息熵分水岭的医学图像分割方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110728200B (zh) 一种基于深度学习的实时行人检测方法及系统
CN108961235B (zh) 一种基于YOLOv3网络和粒子滤波算法的缺陷绝缘子识别方法
CN103927526B (zh) 一种基于高斯差分多尺度边缘融合的车辆检测方法
CN108537239B (zh) 一种图像显著性目标检测的方法
CN109977997B (zh) 基于卷积神经网络快速鲁棒的图像目标检测与分割方法
CN107452010A (zh) 一种自动抠图算法和装置
CN108921120B (zh) 一种适应广泛零售场景下的香烟识别方法
CN105809716B (zh) 融合超像素与三维自组织背景减除法的前景提取方法
CN110598698B (zh) 基于自适应区域建议网络的自然场景文本检测方法和系统
CN103984963B (zh) 一种高分辨率遥感图像场景分类方法
JP4946878B2 (ja) 画像識別装置及びプログラム
CN106373126B (zh) 基于融合类测地线和边界对比的图像显著性检测方法
CN111915583A (zh) 复杂场景中基于车载红外热像仪的车辆和行人检测方法
CN104766065A (zh) 基于多视角学习的鲁棒性前景检测方法
CN112784869A (zh) 一种基于注意力感知与对抗学习的细粒度图像识别方法
CN111325184B (zh) 一种遥感影像智能解译与变化信息检测方法
CN104881669A (zh) 一种基于颜色对比度的局部区域检测子提取方法及系统
CN110516527B (zh) 一种基于实例分割的视觉slam回环检测改进方法
CN103106663B (zh) 计算机系统中基于图像处理实现sim卡缺陷检测的方法
CN111832508B (zh) 基于die_ga的低照度目标检测方法
CN105631849B (zh) 多边形目标的变化检测方法及装置
CN109978916A (zh) 基于灰度图像特征匹配的Vibe运动目标检测方法
CN111899278B (zh) 基于移动端的无人机图像快速目标跟踪方法
Ye et al. FMAM-Net: fusion multi-scale attention mechanism network for building segmentation in remote sensing images
CN111222355A (zh) Pcb板上的条码定位方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
EXSB Decision made by sipo to initiate substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20150902

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication