北京工业大学科技成果——一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
图像显著性检测方法及装置[发明专利]
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专利名称：图像显著性检测方法及装置专利类型：发明专利
发明人：刘磊,徐新,穆楠
申请号：CN201811355398.5
申请日：20181114
公开号：CN109685806A
公开日：
20190426
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明实施例提供一种图像显著性检测方法及装置，所述方法包括：从目标图像中提取多个特征，生成特征图，基于超像素分割算法对所述目标图像分别进行多个尺度的分割，获取初始超像素块，根据各所述特征图和各所述初始超像素块，获取各所述初始超像素块的显著值；根据各所述初始超像素块的显著值生成各所述尺度下的初始显著图，基于蚁群优化算法对各所述初始显著图进行优化，获取各所述尺度下的最优显著图；根据各所述尺度下的最优显著图，获取所述目标图像的最终显著图。
本发明实施例提高了低光照下图像显著性检测的准确性。
申请人：武汉科技大学
地址：430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号武汉科技大学
国籍：CN
代理机构：北京路浩知识产权代理有限公司
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科技成果——实时PCR仪
科技成果——实时PCR仪
技术开发单位北京工业大学
成果简介
实时PCR是生物医学领域中的一次革命，已经广泛应用于临床分子诊断与科学研究，同时亦应用于食品安全和环境检测等领域，具有非常重要的经济与社会效益。
课题组在国家重大科技专项资助下已经研发出了拥有自主知识产权的实时PCR仪的样机，正与国家疾病控制中心合作，进行性能与临床医学测试。
整体样机成本低，精度高，具有明确而又急迫的市场需求。
实时PCR仪样机
所处阶段小批量生产
适用领域科学研究，临床疾病诊断，食品安全及环境检测
应用情况正在中国疾病预防控制中心病毒病所进行临床测试
效益分析
项目应用于生物医学、食品安全和环境检测领域。
国外仪器售价人民币30万元，项目产品成本5万元以内，售价10万；三甲医院、大学和研究机构数量2500家，市场2.5亿，如果产品普及到县级医院和食品安全和环境检测等市场，市场更加巨大。
投资500-万2000万，销售2亿-3亿，利润50%。
图像显著区域检测方法
图像显著区域检测方法在当今的数字时代，图像信息无处不在。
无论是在医学影像、卫星图像、监控视频，还是在我们日常拍摄的照片中，图像都承载着丰富的信息。
然而，在处理和分析这些海量的图像数据时，我们往往并不需要关注整个图像的所有细节，而只对其中最引人注目的部分，也就是显著区域感兴趣。
图像显著区域检测就是一种能够帮助我们快速准确地定位这些关键区域的技术。
那么，什么是图像显著区域呢？简单来说，图像显著区域就是在一幅图像中，能够吸引人类视觉注意力的部分。
比如，在一张风景照片中，一片鲜艳的花海可能就是显著区域；在一张人物照片中，人物的面部通常会是显著区域。
这些显著区域往往具有一些独特的特征，如颜色鲜艳、对比度高、形状独特等。
接下来，让我们来了解一下一些常见的图像显著区域检测方法。
一种常用的方法是基于对比度的检测。
这种方法的基本思想是，显著区域与图像的其他部分相比，在某些特征上存在较大的差异。
比如，在颜色特征上，如果一个区域的颜色与周围区域的颜色差异很大，那么这个区域就可能是显著区域。
通过计算每个像素点与周围像素点在颜色、亮度等方面的差异，并将这些差异进行整合，就可以得到图像的显著区域。
另一种方法是基于频率域的检测。
图像在频率域中也有其独特的表现。
通过对图像进行傅里叶变换，将其转换到频率域中，然后分析频率域中的信息，可以发现显著区域往往在某些频率成分上具有较高的能量。
利用这一特点，可以实现显著区域的检测。
还有基于视觉注意力模型的方法。
人类的视觉注意力机制是一个非常复杂但又高效的系统。
研究人员通过对人类视觉注意力机制的研究，建立了相应的数学模型。
这些模型考虑了诸如视觉焦点、视觉扫描路径等因素，能够更接近人类视觉感知地检测出图像中的显著区域。
基于图论的方法也是一种有效的手段。
将图像看作一个图，其中像素点作为节点，像素点之间的关系作为边。
通过定义节点之间的权重和边的连接方式，利用图论中的算法来传播和计算显著值，从而确定显著区域。
北京工业大学科技成果项目汇编
北京工业大学科技成果项目汇编1.数字化设计——重型龙门数控机床大型结合面实验、研究与应用
2.钛合金复杂梁框类构件五轴加工机床与工艺
3.精密立、卧式加工中心研究
4.隐蔽结构超声导波检测仪
5.面阵引脚QFN封装及制造方法
6.高密度QFN封装技术与制造方法
7.汽车凸轮轴生产线建设——生产线设计与自动化
8.高速铁路关键零件高效双龙门专用加工中心的开发应用
9.埋地钢质管道外腐蚀检测评价技术
10.端面弧齿齿盘设计制造集成技术
11.短脉宽固体激光器
12.非金属材料激光加工技术及设备
13.石墨烯锁模光纤激光器关键技术研究
14.高亮度共振腔红光发光二极管
15.LED(发光二极管)热阻构成分析仪
16.功率LED封装热阻快速无损筛选仪
17.多深度多纹理3D视频编码关键技术研究
18.基于Internet的多媒体信息系统的建立
19.基于内容的视频结构分析与检索技术研究
20.自发荧光断层成像重建算法研究
21.二维自动测量加工系统
22.基于ULC3平台的物联网水电气表系统
23.水下视频及图像中的目标识别技术
24.六轮独立驱动机器人系统
25.独轮自平衡机器人
26.“原人”柔性两轮自平衡机器人。
北京工业大学科技成果——物联网感知大数据可信存储与分析处理平台
北京工业大学科技成果——物联网感知大数据可信
存储与分析处理平台
成果简介
物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-Sea Cloud DM）：针对智慧城市、物联网、车联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理。
技术特点
（1）提供PB-EB级的感知采样数据存储、管理与查询处理。
（2）提供时态-空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。
（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。
应用简介
所处研发阶段：完成研发，处于推广应用阶段。
适合应用领域：智慧城市、智能交通，智慧医疗。
已有应用情况：应急物联网、智能交通。
投资规模及效益分析
该成果具有非常好的社会与经济效益，可直接应用于城市交通管理、应急管理、智能安防等方面，对推动城市建设和经济的快速发展具有重要作用，具有投资规模小、回收期短、见效快等优点。
北京工业大学科技成果——磁致伸缩导波检测仪
北京工业大学科技成果——磁致伸缩导波检测仪
成果简介
本项目综合运用理论分析、数值仿真和实验研究等方法，研制了基于磁致伸缩效应的超声导波检测仪。
该仪器集成度高，耗电少，可便携，方便于现场检测；传感器可根据检测结构和检测需求，该超声导波检测仪可以根据检测需要，更换不同结构的传感器，用于不同结构的超声导波检测。
可检结构包括管道、板和杆等。
该仪器检测的先进性包括：检测信号可调；超声导波模态可选；传感器可安装在某点，对数米或数十米的结构进行检测；检测全面、效率高。
该磁致伸缩导波检测仪的软硬件系统完全自主开发，获批多项国家发明专利、实用新型专利和软件著作权，拥有完全核心知识产权，总体技术达到国际水平，处于国内领先水平。
磁致伸缩导波检测仪
应用简介
所处研发阶段：结题，样机已研发完成。
适合应用领域：管道、杆、板等结构检测。
已有应用情况：开发的设备样机已在北京部分工业管道、大型罐状结构中进行了测试和应用。
传感器
软件界面
投资规模及效益
该磁致伸缩超声导波检测仪可广泛应用于工程应用中不同类型
结构的无损检测，应用潜力广泛。
一旦大面积推广，可节省大量的人力、物力和财力，产生的社会效益和经济效益将相当可观。
计算机视觉中的显著性检测技术
计算机视觉中的显著性检测技术计算机视觉是当今普遍运用的一项科技，当我们看到1000张海景图片的时候相当于一天等于6000个工作小时的工作量，而人眼的处理速度只有7张图片每秒，因此计算机视觉就显得越来越重要。
显著性检测(saliency detection)是计算机视觉的一项重要的任务，它可以检测出图像中的显著区域，即吸引人眼注意力的区域。
一个成功的显著性检测技术可以被应用在广告、美学领域、图像检索以及其他与人工智能相关的领域。
基于显著性检测技术，我们可以将对象从背景中分辨出来，并且提高目标识别和跟踪的性能。
因此，显著性检测技术被广泛应用在计算机视觉的各个领域，比如自然图像处理、视频监控、视频通信、医学影像处理、机器人导航、自动驾驶等。
目前，常用的显著性检测技术主要包括基于频域的、基于局部对比度的、基于细节保持的和基于聚类分析的等方法。
在这里，我们将介绍一些最新的计算机视觉中的显著性检测技术。
1. 深度学习方法近年来，深度学习在图像/视频处理领域中占据了重要位置。
它可以自动从大量数据中学习特征，一些基于深度学习的方法已经成功应用于图像处理、物体识别、人脸识别、语音识别等领域。
在显著性检测领域，深度学习方法也被用于构建各种显著性检测模型，其中最具代表性的是利用卷积神经网络(CNN)进行显著性检测。
CNN是计算机视觉领域中最重要的深度学习算法之一，它可以自动地从图像数据中学习到复杂特征，并且取得了显著性检测的SOTA效果。
在显著性映射(grey scale saliency maps)的研究中，CNN在卷积、池化和类别识别的操作方面取得了很大发展。
在这个方法中，采集来自于深度层多层不同尺度神经元的图像。
2. 非局部特征选择方法类内相似性和类间差异性是显著性检测领域中的两个关键点。
相比较于之前的方法，核心是同时对图像的空间和频域进行处理。
此类方法通常包含一个基于非局部的搜寻草图(Non-local Search Map) 和多设计矩阵的损失函数(Loss Function)，最新的方法用于图像处理时常常采用聚类分析技术。
北京工业大学科技成果——基于自然路标提取的移动机器人
北京工业大学科技成果——基于自然路标提取的移
动机器人
成果简介移动机器人平台上的环境感知在生产和生活中起到越来越重要的作用。
美国、日本在该方面发展都很快，我国近些年也开始开展移动机器人软硬件方面的理论和实体研究。
项目“基于自然路标提取的移动机器人构建环境全局地图的研究”在北京市教委资助下，设计了一台集视觉和激光、红外传感器于一体的移动机器人，可以初步实现对环境的探测，在此基础上研究了视觉信息的提取。
移动机器人
应用简介
所处研发阶段：初步设计出了一台机器人。
适合应用领域：巡检。
已有应用情况：煤矿探测救援等。
投资规模及效益分析
视所应用范围及企业规模而定。
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北京工业大学科技成果——一种图像中不同区域视
觉显著程度的检测方法
成果简介
现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度，但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对人来说非常简单的视觉任务。
本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式，提出一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法，从而达到提高计算机图像分析效率的目的。
基于显著图和灰度图的图像缩放方法效果展示应用简介
所处研发阶段：理论创新阶段。
适合应用领域：视觉显著性分析。
已有应用情况：基于显著图和灰度图的图像缩放方法。
投资规模及效益分析
显著性提取在计算机图像处理领域应用性较广，并且在图像压缩领域也有较好的应用前景。