福州大学陈飞获国家专利权
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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于梯度图拉普拉斯正则的手写笔迹平滑算法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115393862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211163459.4,技术领域涉及:G06V30/168;该发明授权一种基于梯度图拉普拉斯正则的手写笔迹平滑算法是由陈飞;林银河;程航;王美清设计研发完成,并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于梯度图拉普拉斯正则的手写笔迹平滑算法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于梯度图拉普拉斯正则的手写笔迹平滑算法,包括以下步骤:步骤S1:读取手写笔迹点的位置信息;步骤S2:将手写笔迹点的位置信息在矩阵上进行体现,步骤S3:判断两个像素点是否满足距离要求;步骤S4:重复上述步骤;步骤S5:将向量,拼接成矩阵;步骤S6:根据梯度构建的梯度图,计算它的邻接矩阵;步骤S7:得到拉普拉斯矩阵;步骤S8:根据拉普拉斯矩阵,得到它关于梯度的GLR表达形式:步骤S9:定义本文算法的能量函数;步骤S10:最小化能量得到手写笔迹的最佳平滑效果;应用本技术方案可实现最后得到较好的手写笔迹平滑效果,而且不会占用额外的内存。
本发明授权一种基于梯度图拉普拉斯正则的手写笔迹平滑算法在权利要求书中公布了:1.一种基于梯度图拉普拉斯正则的手写笔迹平滑方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤S1:读取一组手写笔迹点的位置信息,并将横坐标和纵坐标分别存储在向量ax,ay中,其中 步骤S2:将手写笔迹点的位置信息即像素点的位置信息在矩阵 上进行体现,即使用以下公式构造矩阵A: 其中,其中和分别表示ax向量和ay向量的第k个元素; 步骤S3:判断两个相邻的像素点是否满足距离要求,若满足则使用循环移位进行区域匹配,如果匹配成功,则进行平移操作; 步骤S4:重复上述步骤,直到遍历完所有的像素点,之后根据得到的新的像素点重新更新向量ax,ay; 步骤S5:将向量ax,ay拼接成矩阵计算它的垂直梯度 g=Fx,其中x为矩阵X按列进行拼接,即x为向量ax,ay拼接而成的新向量,O为全零矩阵, 步骤S6:根据梯度g构建的梯度图计算它的邻接矩阵W; 步骤S7:计算它的对角度矩阵D,然后得到拉普拉斯矩阵L=D-W; 步骤S8:根据得到的拉普拉斯矩阵L,得到它关于梯度g的GLR表达形式: 步骤S9:定义本文算法的能量函数E为 其中,y为含有噪声的信号,即手写笔迹经过基于循环移位的平移方法后的坐标信息拼接而成的向量,μ是一个大于0正则化系数,是x的信号依赖函数; 步骤S10:最小化能量得到手写笔迹的最佳平滑效果; 在所述步骤S3中,还包括如下步骤: 步骤S31:计算两个相邻像素点Pi+1及Pi之间的欧式距离,设置上下两个阈值,当两个像素点的距离在这两个阈值之间就进行区域匹配; 步骤S32:在矩阵A中选取分别以两个像素点Pi+1及Pi为中心的两个5×5区域Ri+1、Ri,计算这两个区域的循环矩阵,在傅里叶域上计算, 其中⊙表示矩阵Ri+1中的元素与矩阵Ri中相同位置的元素相乘,和分别表示傅里叶变换和它的逆变换; 步骤S33:设置一个阈值,当步骤S32得到的CRi+1Ri最大元素的值大于这个阈值,就认为这两个像素点所在的区域是匹配的,从而进行平移操作,平移距离的计算公式为 将Pi之后的点都按照这个平移距离进行平移; 在所述步骤S6中,还包括如下步骤: 步骤S61:选择梯度g的每一个元素作为梯度图的节点,那么就一共有2N-1个节点; 步骤S62:定义连接节点i和节点j的边的权值 其中为节点i的邻域,σ0,为控制权值在0和1之间的参数; 步骤S63:根据步骤S61和S62得到的各个节点和节点之间边的权值信息,构造梯度图 在所述步骤S10中,还包括如下步骤: 步骤S101:最小化步骤S9中的能量函数,采用迭代的方法求解,固定使用以下解析式进行求解 进行求解时,直接求解提升计算速度; 步骤S102:步骤101中每迭代一次,都要根据步骤S5和步骤S6更新梯度图,根据步骤S7和步骤S8更新 步骤S103:将步骤S102得到的代入步骤S101; 步骤S104:重复步骤S101、步骤S102和步骤S103这三个步骤直到收敛,之后得到的最优解是一个向量x,将它从中间分解成两个相同大小的向量xx,xy,即将xx,xy按照对应的位置进行组合,组成新的像素点,这些像素点就构成本算法平滑后的最佳手写笔迹。
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