一、成果概述: (简要说明成果是什么,以便技术受让方了解项目概况) 自然图像智能拼图技术是通过分析碎片的形状、纹理、颜色等特征,将顺序和方向被打乱的碎片重新组合成原始图像的过程。该技术通过计算机分析碎片特征,建立碎片间的关系,将拼图问题转化为数学优化问题进行求解,得到碎片正确的排列组合方式。具体成果包括三个模块:基于马氏梯度相关计算模块、基于高维空间排列矩阵表示模块、以及基于投影黑方法的全局优化模块。
二、技术特点及技术指标: (突出与国内外同行的比较优势或区别) 相关研究均达到国际领先水平。本成果研制了实用新型自然图像智能拼图系统,验证了在无重叠条件下,即使碎片方向和空间排列均未知,图像拼接重建算法的有效性。主要科研创新点包括: 1. 高维空间表示广义排序问题:通过高维空间的矩阵表示二次规划模型,模拟碎片间的排列和相关性,重建局部子图像在空间中的方向和排列。 2. 全局优化方法:运用迭代投影的黑方法,基于非凸优化的二次规划函数,针对存在噪声的相关关系,在全局范围内寻找最优解。 3. 优化初始值和收敛的有效性:通过设置初始值并利用投影的黑方法,确保算法结果的准确性,提升收敛速度和计算效率。
三、应用领域: (主要面向的行业产业、技术已在领域应用的概述以及取得成效,还可在领域应用的前景等) 主要面向计算机视觉行业。目前,本成果相关技术已在数字图像处理领域得到广泛认可,并与高校、科研院所等合作发表了多篇高水平学术论文和发明专利。提出的基于非凸二次规划模型的自然图像拼图算法,已应用于古文物碎片复原、组织病理影像重建等实际问题中,提高了局部碎片复原的效率。智能拼图问题在视觉领域具有广泛的应用前景,还可用于生物研究中的DNA/RNA建模、艺术修复以及刑事侦查中物证碎片复原等问题。
四、投入需求: (需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 由于项目成果涉及大规模数据采集、运算和存储,若需求方能提供数据采集设备、高性能CPU以及专用的数据存储硬件等,将有助于成果的进一步推广和应用。
| 专利名称 | - | ||
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| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | 201710442473.0 |
| 申请号 | - | 专利申请日期 | - |
| 专利授权日期 | - | 专利权届满日 | - |
| 专利所属地 | 中国 | 专利类型 | 非专利 |
| 发明人 | - | ||
| 权利人 | - | ||
| 专利摘要 | - | ||