图像显著区域检测的嵌入式并行优化方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201410788426.8
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/60;G06K9/46;G06F9/46
申请日期：
2014-12-16
申请人：
江南大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	图像显著区域检测的嵌入式并行优化方法
申请号	CN201410788426.8	申请日期	2014-12-16
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-04-08	公开/公告号	CN104504696A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;6;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;F;9;/;4;6查看分类表>
申请人	江南大学	申请人地址	江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江南大学	当前权利人	江南大学
发明人	白瑞林;马敏锐
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

图像显著区域检测的嵌入式并行优化方法，采用最大稳定极值区域算法在基于Cortex-A8的机器视觉系统上实现图像中的显著区域特征的提取，满足了图像处理算法在嵌入式机器视觉系统的高实时性要求。基于NEON单元的并行处理结构优化极值区域变化率的计算，加速了最大稳定极值区域的检测。基于NEON单元的并行处理结构优化区域几何一阶矩与中心矩阵的计算，简化了椭圆长短半轴、长轴方向角以及中心坐标的计算，加速了特征区域椭圆的拟合。设计程序级优化使程序更适合编译器向量化处理，减少程序冗余开支，提升了程序运行效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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