一种基于被包围状态和贝叶斯模型的图像显著性检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710119498.7

申请日：

2017-03-03

公开(公告)号：

CN106960434A

公开(公告)日：

2017-07-18

发明(设计)人：

陈炳才王西宝丁男余超高振国谭国真姚念民王健卢志茂

申请人：

申请人地址：

116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06K962 G06T710

代理机构：

大连理工大学专利中心 21200

代理人：

梅洪玉;潘迅

法律状态：

发明专利申请公布后的驳回

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-03-19	发明专利申请公布后的驳回	发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T 7/00 申请公布日:20170718
2017-07-18	公开	公开
2017-08-11	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101740564781 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2017101194987 申请日:20170303

共 50 条

[1]

一种基于被包围状态和马尔可夫模型的图像显著性检测方法 [P].

陈炳才 ;

王西宝 ;

姚念民 ;

高振国 ;

余超 ;

王健 ;

卢志茂 ;

谭国真 .

中国专利 :CN106780430A ,2017-05-31

[2]

基于贝叶斯融合的视频显著性检测方法 [P].

韩冰 ;

张景滔 ;

韩怡园 ;

仇文亮 ;

魏国威 .

中国专利 :CN107564022B ,2018-01-09

[3]

一种基于改进图模型的图像显著性检测方法 [P].

葛洪伟 ;

张莹莹 ;

羊洁明 ;

江明 .

中国专利 :CN110188763A ,2019-08-30

[4]

基于边缘的图像显著性检测 [P].

张萌萌 .

中国专利 :CN102609911B ,2012-07-25

[5]

一种基于水平集超像素和贝叶斯框架的显著性检测方法 [P].

陈炳才 ;

周超 ;

高振国 ;

余超 ;

姚念民 ;

卢志茂 ;

谭国真 .

中国专利 :CN106682679A ,2017-05-17

[6]

基于多核增强和显著性融合的RGBD图像协同显著性检测方法 [P].

刘志 ;

吴莉珊 ;

宋杭科 .

中国专利 :CN107169417B ,2017-09-15

[7]

图像显著性检测方法和装置 [P].

李革 ;

朱春彪 ;

黄侃 .

中国专利 :CN108198172B ,2018-06-22

[8]

基于图像显著性检测的采砂船识别方法 [P].

孙丰 ;

马艳娜 ;

卢克 .

中国专利 :CN109886221B ,2019-06-14

[9]

一种基于吸附模型的图像显著性检测方法 [P].

沃焱 ;

刘红成 ;

王倩 .

中国专利 :CN106952251A ,2017-07-14

[10]

一种结合似物性检测的贝叶斯显著性检测方法 [P].

赵天云 ;

周碧菡 ;

郭雷 ;

谢星星 .

中国专利 :CN107967492A ,2018-04-27

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