[发明专利]图像融合方法、装置、拍摄装置及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910989591.2 申请日: 2019-10-17
公开(公告)号: CN110796628B 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 王家琪;程敏;杨志强 申请(专利权)人: 浙江大华技术股份有限公司
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50
代理公司: 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 代理人: 李庆波
地址: 310051 浙江*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种图像融合方法、装置、拍摄装置及存储介质。该图像融合方法包括:获取对同一场景拍摄的第一图像和第二图像,第一图像和第二图像的成像波段不同,且第一图像为灰度图像;利用映射色表将第一图像转换为伪彩色的第三图像;利用第一图像的像素值统计值确定最大阈值和最小阈值;在最大阈值和最小阈值限定的第一范围内选择上阈值和下阈值;将第一图像中像素的像素值与上阈值和下阈值进行比较;根据比较结果确定对应的第二图像和第三图像中像素的色彩分量的权重;按照权重合成第二图像和第三图像的色彩分量得到合成图像的色彩分量。通过上述方式,本发明能够改善合成图像色彩偏亮偏淡的现象。
搜索关键词: 图像 融合 方法 装置 拍摄 存储 介质
【主权项】:
1.一种图像融合方法,其特征在于,包括:/n获取对同一场景拍摄的第一图像和第二图像,所述第一图像和所述第二图像的成像波段不同,且所述第一图像为灰度图像;/n利用映射色表将所述第一图像转换为伪彩色的第三图像;/n利用所述第一图像的像素值统计值确定最大阈值和最小阈值;/n在所述最大阈值和所述最小阈值限定的第一范围内选择上阈值和下阈值,所述上阈值大于或等于所述下阈值;/n将所述第一图像中像素的像素值与所述上阈值和所述下阈值进行比较;/n根据比较结果确定对应的所述第二图像和所述第三图像中像素的色彩分量的权重;/n按照所述权重合成所述第二图像和所述第三图像的色彩分量得到合成图像的色彩分量。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大华技术股份有限公司,未经浙江大华技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910989591.2/,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
  • 自适应阶导向融合和多分辨率判别器的遥感图像融合方法-202310941029.9
  • 黄梦醒;吴园园;冯思玲;毋媛媛;冯文龙;张雨;林聪;李玉春 - 海南大学
  • 2023-07-28 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本发明提供一种自适应阶导向融合和多分辨率判别器的遥感图像融合方法,主要包括步骤:构建时空融合数据集和空谱融合数据集;确定自适应阶层;双向自适应阶特征提取;自适应阶渐进式注意力导向融合;构建自适应阶分辨率U型判别器;构建复合损失函数对模型进行优化;使用批量数据同时对生成器和多分辨率U型判别器进行训练,并使用Adam优化器对集成融合模型进行优化,得到最优模型并冻结;使用最优模型对测试数据进行空谱融合和时空融合生成高分辨率图像,本发明构建的集成融合模型既能实现空谱融合又能实现时空融合,实现了多任务的高分辨率图像的生成,并提高了融合精度。
  • 用于最小化环境光校正图像中的误差的方法和图像捕获装置-202280020391.6
  • M·J·A·阿塞尔曼;M·达莫达兰;Y·P·J·鲍尔奎因;J·A·帕勒洛;R·维哈根 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2022-01-26 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 根据一个方面,提供了一种用于最小化环境光校正图像中由于运动引起的误差的方法,该方法包括:捕获具有随时间变化的受控照明强度的多个主图像,估计针对多个主图像的多个子集中的每个子集的、由于运动引起的误差值,以及对具有最低估计误差值的主图像的误差最小化子集执行环境光校正,以生成具有最小化误差的环境光校正(ALC)图像。估计针对多个主图像的每个子集的误差值包括标识子集中包括第一主图像和第二主图像的一对主图像,其中第一主图像在时间上是在第二主图像之前捕获的,确定该对主图像之间的位移矢量矩阵,以及基于该对主图像之间的位移矢量矩阵来估计主图像的子集的误差值。确定位移矢量矩阵包括将第一主图像划分为多个第一网格元素并且将第二主图像划分为多个第二网格元素,将第一网格元素与对应于物体上的相同位置的第二网格元素相匹配,以及确定每个匹配的第一网格元素与第二网格元素之间的位移矢量,以确定描述每个网格元素的位移矢量的位移矢量矩阵。
  • 深度图优化方法、装置、设备及存储介质-202310460332.7
  • 张喆 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-04-20 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本申请实施例公开了一种深度图优化方法、装置、设备及存储介质,属于图像处理技术领域。该方法包括:对第一图像以及所述第一图像对应的第二图像进行特征提取,得到第一原始深度图像特征以及第二原始深度图像特征;分别对所述第一图像以及所述第二图像进行非局部邻域匹配,得到第一非局部邻域感知特征,以及第二非局部邻域感知特征;利用所述第一非局部邻域感知特征对所述第一原始深度图像特征进行特征优化,并利用所述第二非局部邻域感知特征对所述第二原始深度图像特征进行特征优化,得到第一优化深度图像特征以及第二优化深度图像特征;基于所述第一优化深度图像特征以及所述第二优化深度图像特征,生成所述第一图像对应的深度图。
  • 用于活体家禽表型参数测定的可见光与红外图像融合方法及系统-202310830557.7
  • 张铁民;马闯;郑海坤;杨奇炼;赵宏志 - 华南农业大学
  • 2023-07-07 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种用于活体家禽表型参数测定的可见光与红外图像融合方法及系统,所述方法包括:获取可见光相机和红外相机采集的家禽图像,所述家禽图像包括第一可见光图像和第一红外图像;分别对第一可见光图像和第一红外图像进行图像预处理,并分别对第一可见光图像、预处理后的第一可见光图像以及预处理后的第一红外图像进行图像信息提取;将提取的图像信息通过图像配准模型进行配准;将配准好后的图像经图像信息融合算法得到融合图像,完成用于活体家禽表型参数测定的可见光与红外图像融合。本发明可以实现活体家禽表型参数的精准测量,改善当前家禽表型参数测量方式,推动精准畜牧养殖在家禽养殖业中的发展。
  • 噪声图像的生成方法和装置、存储介质及电子设备-202211531749.X
  • 陈艺云 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-12-01 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种噪声图像的生成方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取携带有场景噪声的第一噪声图像;从第一噪声图像中获取第一噪声图像的参考噪声数据;移除参考噪声数据中包含的非噪声信息,得到目标噪声数据;将目标噪声数据添加到目标图像中,以生成第二噪声图像。本发明解决了现有方法合成的噪声图像存在噪声信息不全面的技术问题。
  • 一种适用于长时间序列的遥感生态指数监测方法及装置-202210416650.9
  • 李洪忠;王琎;赵龙龙;李晓丽;韩宇;姜小砾;陈劲松 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2022-04-20 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本发明涉及一种适用于长时间序列的遥感生态指数监测方法及装置。该方法及装置对获取到的长时间序列Landsat遥感数据进行数据合成;计算Landsat遥感数据的时间序列遥感指数;对Landsat遥感数据的时间序列遥感指数检测不变区域;以不变区域的概率空间进行时间序列遥感指数的归一化;将多个时相的归一化指标统一进行主成分分析,获取统一的主成分载荷系数。本发明基于中等空间分辨率Landsat遥感影像,利用时间序列数据合成、时间序列不变区域检测、时间序列主成分分析等方法设计一种适用于长时间序列剧烈变化区域的遥感生态指数,最终准确反映大区域范围、长时间序列生态环境状况的分布与演变状况。
  • 基于梯度方向的摄像装置污点检测方法和装置-202310902600.6
  • 曹绪民 - 杭州涂鸦信息技术有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本申请涉及一种基于梯度方向的摄像装置污点检测方法和装置,该方法包括:从摄像装置采集的图像中提取所述图像的亮度图;对所述亮度图分别进行横向梯度差和纵向梯度差的计算,获得横向梯度图和纵向梯度图;通过所述横向梯度图和所述纵向梯度图进行污点筛选,获得污点筛选图,其中,所述污点筛选图中与像素的对应数值包括预设污点值和非预设污点值;以及将所述污点筛选图中数值为所述预设污点值对应的像素确定为所述图像中的污点。根据本申请的方案,基于梯度方向来筛选可能是污点的像素,为了排除其他光源或者光晕对于污点检测的影响,还设计了通过亮度对比筛选的方法来准确查找污点;最后,通过滤波和连通区域的筛选来决定最终的污点区域。
  • 一种视频处理方法、电子设备及存储介质-202310905704.2
  • 琚彬;丁保阳 - 咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本申请公开了一种视频处理方法、电子设备及存储介质,涉及信息技术领域。该方法包括:对视频进行人脸检测,确定视频中各帧图像的人脸区域;根据各人脸无遮挡图像中人脸区域的第一人脸特征,确定无遮挡特征;根据各人脸有遮挡图像中人脸无遮挡区域的第二人脸特征、人脸遮挡率和帧位置,确定各人脸有遮挡图像的有遮挡特征;根据无遮挡特征和各人脸有遮挡图像的有遮挡特征,确定各人脸有遮挡图像的目标人脸特征;根据各人脸无遮挡图像的第一人脸特征,对各人脸无遮挡图像中人脸进行换脸处理,以及根据各人脸有遮挡图像的目标人脸特征,对各人脸有遮挡图像中人脸进行换脸处理。本申请实施例可对视频中有遮挡人脸进行换脸处理,提升换脸效果。
  • 一种基于像素双向融合的等尺寸图像叠加算法-202311210092.1
  • 陈友斌;徐一波;张志坚;申意萍 - 湖北微模式科技发展有限公司
  • 2023-09-19 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本发明公开一种基于像素双向融合的等尺寸图像叠加算法,涉及图像隐写与隐私保护技术领域,步骤1,输入载体图像和待隐藏图像;步骤2,基于载体图像和待隐藏图像的相同颜色通道构建像素对;步骤3,对于步骤2中构建的像素对进行双向融合;步骤4,获取叠加像素,在经过融合的像素对中,将载体图像的融合像素低4位比特信息替换为另一个像素的高4位比特信息,得到叠加像素;步骤5,重复以上步骤后,所有通道的像素对完成叠加,即得到最终的叠加图像。本发明对图像进行加密后,图像外观上仅呈现载体图像的外观,并且载体图像与待隐藏图像在图像尺寸上相同,相比一般的隐写算法要求隐藏图片尺寸必须小于载体图像具有显著优势。
  • 图像处理方法、装置、设备、介质及芯片-202210392651.4
  • 李继哲 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2022-04-14 - 2023-10-27 - G06T5/50
  • 本公开是关于一种图像处理方法、装置、设备、介质及芯片,该方法包括:响应于获取到待融合的图像序列,确定所述图像序列中每帧待融合图像的方差变换参数;响应于对所述图像序列进行融合并得到融合图像,基于所述方差变换参数对所述融合图像进行方差稳定变换,得到变换图像;响应于对所述变换图像进行降噪处理后得到降噪图像,对所述降噪图像进行方差稳定逆变换,得到目标图像。本公开可以实现对融合图像的有效降噪,并且由于是根据每帧待融合图像的方差变化参数对融合图像进行方差稳定变换,相对于相关技术中先对每帧图像进行方差稳定逆变换,再对变换后的每帧图像进行融合的方案而言,可以降低图像处理算法的复杂性,进而降低算法功耗。
  • 水下图像协同增强方法-202310882169.3
  • 徐海勇;王彪;蒋刚毅;郁梅;骆挺 - 宁波大学
  • 2023-07-18 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请提供了一种水下图像协同增强方法,获取水下原始图像对,然后基于暗通道先验提取水下原始图像对应的暗通道特征图。接着通过暗通道特征图作为引导,并融合自注意力Transformer模块,提取水下原始图像对的原始特征图对。再从原始特征图对中通过基于二阶统计量的通道和空间Transformer模块,提取全局特征图对。进一步地,通过特征Transformer交互模块获取特征图对相关性,得到增强特征图对。最后将增强特征图对进行还原,得到水下增强图像对。本申请利用相同水下场景采集的多张图像之间相似的退化特征,采用协同处理和联合学习策略,从而对水下图像进行互补,实现共同增强,有效提高增强后水下图像的质量。
  • 基于潜在低秩稀疏表示与滚动引导滤波的图像融合方法-202310879296.8
  • 齐彪;张宇;李强;李国宁;吕恒毅;吕增明 - 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  • 2023-07-18 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 基于潜在低秩稀疏表示与滚动引导滤波的图像融合方法,涉及图像融合处理领域。包括:获取来自同一场景且已完成图像配准的原始红外图像与原始可见光图像;利用潜在低秩稀疏表示算法和滚动引导滤波算法分解原始图像,获得显著层子图像和基础层子图像;利用基于显著特征的权重图模型指导基础层子图像进行自适应加权融合,获得融合后的基础层子图像分量;利用核范数和修正的空间频率算法融合显著层子图像,获得融合后的显著层子图像分量;将融合后的基础层子图像分量和显著层子图像分量进行逆变换重构,获得最终的融合图像。本发明解决了因红外与可见光图像间光谱差异较大而引起融合结果对比度偏低等问题,提升了融合图像的整体视觉效果。
  • 点云地图合并方法、装置、设备及存储介质-202310904917.3
  • 何源;张奇源;王辰;孙繁;刘庆龙;任关宝 - 武汉中观自动化科技有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请提供一种点云地图合并方法、装置、设备及存储介质,涉及点云数据处理技术领域。该点云地图合并方法包括:获取多次扫描得到的目标场景中多个区域的点云地图;将所述多个区域的点云地图的点云数据映射至预设三维空间内,得到三维映射结果;根据所述三维映射结果,对所述多个区域的点云地图进行重叠区域的检测,得到目标重叠区域;对所述多个区域的点云地图中所述目标重叠区域的点云数据进行精度变换,得到变换后的所述多个区域的点云地图;对变换后的所述多个区域的点云地图进行合并,生成所述目标场景的目标点云地图。采用本申请提供的点云地图合并方法,提高了点云地图合并的精度一致性,得到的点云地图精度高。
  • 基于空间角度可变形卷积网络的压缩光场质量增强方法-202310989156.6
  • 安平;路勇杰;黄新彭 - 上海大学
  • 2023-08-08 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本公开提供一种基于空间角度可变形卷积网络的压缩光场质量增强方法,所述方法包括:获取压缩失真光场数据集;根据压缩失真光场数据集的视点位置,确定压缩失真光场数据集的局部视点和全局视点;根据局部视点和空间角度可变形卷积网络,确定压缩失真光场数据集的局部特征;将全局视点进行特征提取处理,确定压缩失真光场数据集的全局特征;将局部特征与全局特征进行融合处理后输入预设的密集残差网络,确定质量增强的压缩光场生成图像。通过本公开,采用可变形卷积隐式聚合压缩光场空间特征、角度特征,采用密集残差网络引入全局的残差学习,实现对压缩光场的质量增强。
  • 一种音视频生成方法、装置、计算机设备和存储介质-202210375425.5
  • 鲍文杰 - 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
  • 2022-04-11 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请实施例公开了一种音视频生成方法、装置、计算机设备和存储介质,通过获取目标对象的对象特征信息和头部预测运动轨迹信息,以及获取待合成音频的音频特征信息;基于对象特征信息和音频特征信息进行唇部运动映射,生成目标对象的的唇部图像;将唇部图像与目标对象的脸部图像进行图像融合,得到融合后脸部图像,融合后脸部图像包含唇部图像;根据融合后脸部图像、头部预测运动轨迹信息和待合成音频生成合成音视频。该方案通过将目标对象的唇部运动状态和头部运动状态进行解耦,结合唇部图像和头部预测运动轨迹信息生成合成视频,音频特征信息与唇部运动状态有更强的相关性,通过解耦可以更加准确地生成唇部图像,提高生成的合成音视频的质量。
  • 照片处理方法、装置及设备-202210355149.6
  • 苗锋 - 北京新氧科技有限公司
  • 2022-03-31 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请涉及一种照片处理方法、装置及设备。该照片处理方法,包括:将初始照片变换为分辨率不变的中间图片;将所述中间图片按人像区域和背景区域分别进行清晰度优化处理;将分别进行清晰度优化处理后的人像区域和背景区域进行融合,得到融合图片;将所述融合图片变换为指定规格图片。本申请提供的方案,能够提高照片的清晰度。
  • 图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品-202210378053.1
  • 陈阳;姚太平;陈燊;丁守鸿 - 腾讯科技(上海)有限公司
  • 2022-04-07 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请实施例提出了一种图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品,可应用于云技术、人工智能、智慧平台、应用软件、区块链、人脸核身、数据鉴别等领域或场景,包括:对待处理图像进行特征提取得到第一特征图,对待处理图像的频域特征图进行特征提取得到第二特征图;对第一特征图和第二特征图进行自增强处理,得到第一自增强特征图第二自增强特征图;根据第一自增强特征图及其对应的空间注意力图确定第一互增强特征图,以及根据第二自增强特征图及其对应的空间注意力图确定第二互增强特征图;根据第一互增强特征图和第二互增强特征图确定待处理图像的图像处理结果。通过本申请实施例,可以提高表征的可区分性,进而提高图像处理结果的准确性。
  • 一种融入层特征的红外与可见光图像融合方法-202310705781.3
  • 耿英楠;刁伟轩;安喆;纪秀;王晖 - 长春工程学院
  • 2023-06-15 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 一种融入层特征的红外与可见光图像融合方法,通过卷积神经网络,获得了红外图像和可见光图像的图像深度特征进而分别进入全连接层,得到权值;然后再提取两个图像的层特征;利用两个源图像的权值、各自的灰度图像像素值和两个源图像各自的层特征,在多尺度空间的每一层空间中进行融合;将多尺度空间各层空间中的融合图像进行图像重构,得到融合后的图像。在保持目标清晰度的同时,提高了目标和背景的对比度,解决了在背景细节区域模糊的问题,增强了图像融合效果,比现有CNN算法得到的融合图像质量高。而且并没有引入额外的训练参数,没有增加深度学习方法中训练的复杂度,能够用于清晰度要求较高的图像处理设备。
  • 保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法-202310743905.7
  • 范益波;朱若溪;荆明娥;龚勇;赵国强;黄晓倩 - 复旦大学;中国电子科技南湖研究院
  • 2023-06-24 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本发明属于图像处理技术领域,具体为保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法。本发明包括:在图像融合之前对含噪可见光图像进行预去噪处理;在图像融合过程中,首先生成一副对比度与NIR相似且外观与VIS相似的低频图像,并再次去噪,作为融合后的基础层;然后分别从VIS和NIR中提取高频分量;根据局部对比度生成融合权重图,自适应地将VIS和NIR的高频分量加权融合,作为融合后的细节层;最后将细节层加至基础层上,转换到显示所需的色彩空间,得到最终图像融合结果。本发明对每个像素的处理只用到局部邻域内的像素,无需获取全局信息,无需迭代求解,有利于硬件实现和实时处理,生成的图像内容准确、细节丰富。
  • 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-202310906897.3
  • 张浩;潘永友;冯英旺;戚章泥 - 杭州微影软件有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理领域,用于对待处理灰度图像进行图像增强。该方法包括:基于待处理灰度图像,确定待处理灰度图像中的多个目标区域;对待处理灰度图像中多个目标区域分别进行图像增强处理,得到多个目标图像;其中,每个目标图像与一个目标区域对应;目标图像中目标区域的子图像的图像信息大于待处理灰度图像中同一目标区域的子图像的图像信息;对多个目标图像进行融合处理,得到待处理灰度图像对应的增强图像。
  • 一种处理周期性纹理的方法及装置-202010066737.9
  • 康照川;姚毅 - 凌云光技术股份有限公司
  • 2020-01-20 - 2023-10-24 - G06T5/50
  • 本申请提供一种处理周期性纹理的方法及装置,所述方法根据周期性纹理的特征自动生成无缺陷的模板图像,将模板图像与原始图像作差获得差值图像,从而既能消除背景纹理的影响,又能凸显出目标物图像,而且不会对目标物图像造成损失,进一步地,可以通过拓展差值图像来消除边缘不完整的纹理。
  • 融入语义及注意力的多分支多尺度医学图像融合方法-202310940783.0
  • 冯思玲;陈胤杰;黄梦醒;林聪;束锋;冯文龙;张雨;张俊锋 - 海南大学
  • 2023-07-27 - 2023-10-20 - G06T5/50
  • 本发明提供一种融入语义及注意力的多分支多尺度医学图像融合方法,包括步骤:S101、输入图像处理:对输入的两模态图像进行处理,使其满足网络输入端要求,两模态图像包括CT图像和MRI图像;S102、初步特征获取:通过卷积及激活函数获得输入图像的表层特征;S103、特征提取及重建:通过融合网络对图像特征进行提取,并根据所提取的特征重建图像特征,融合网络由三分支特征提取网络和多尺度特征重建网络组成;S104、后处理及保存:将重建后的图像特征处理为最终图像,将最终图像保存到指定位置,所述方法获得的融合图像具有较高质量,在多项数值评价指标中均获得了较好的结果,具有良好的综合性能。
  • 图像修复方法、装置、电子设备及存储介质-202310967328.X
  • 请求不公布姓名 - 北京瑞莱智慧科技有限公司
  • 2023-08-02 - 2023-10-20 - G06T5/50
  • 本申请实施例公开了一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获取待修复图像和文本描述,所述文本描述用于表示所述待修复图像中的至少一个目标的特征信息,并指示对所述待修复图像中的至少一个目标进行修复;基于所述文本描述,对所述待修复图像进行处理,获得所述目标的掩膜图像;利用所述目标的掩膜图像对所述待修复图像进行修复,生成修复后的图像。由于目标的掩膜图案是基于文本描述所生成的,通过实施本申请实施例的方法,将目标与文本描述相结合,不受预定义的类别限制,适合做迁移学习,可以更加灵活的处理各种类型的图像,有效提高了通用性。
  • 一种基于孪生神经网络的遥感影像拼接方法-202310876373.4
  • 周仿荣;马仪;沈龙;文刚;张辉;马御棠;徐真;王国芳;王一帆;潘浩;耿浩;曹俊;杨杰琼;朱龙昌 - 云南电网有限责任公司电力科学研究院
  • 2023-07-14 - 2023-10-20 - G06T5/50
  • 本发明实施例公开了一种基于孪生神经网络的遥感影像拼接方法,该方法包括:先预先训练好用于遥感影像拼接一个预设孪生神经网络,然后获取第一遥感影像和第二遥感影像,并将第一遥感影像和第二遥感影像输入至预设孪生神经网络中,得到目标单应性矩阵,再然后利用目标单应性矩阵对第一遥感影像进行几何变换得到目标变换影像,最后将目标变换影像与第二遥感影像进行拼接得到目标拼接影像,使得所得到的目标拼接影像不会存在畸形的情况,即该遥感影像拼接方式可以有效的解决现有技术中对于复杂的遥感影像场景,配准精度和鲁棒性存在一定的限制问题,以及对于具有大角度或者弯曲形状的图像进行拼接时,无法完全匹配不同影像之间的空间关系的问题等。
  • 一种基于生成对抗网络的噪声合成及其模型训练方法-202310818272.1
  • 桑农;张锋;高常鑫;邵远杰 - 华中科技大学
  • 2023-07-04 - 2023-10-20 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的噪声合成及其模型训练方法,属于计算机视觉技术领域。本发明第首先将噪声的合成过程分解为信号相关部分噪声合成和信号无关部分噪声合成,并将信号相关部分和信号无关部分噪声相加后得到合成噪声图像;再通过利用傅立叶卷积的方法来学习图像中噪声的频域和空间域信息并进行融合,利用融合信息对合成的噪声和真实的噪声进行分类判别;最后通过预训练的去噪模型对合成的噪声和真实的噪声分别进行去噪,并对去噪后的图像进行正则化约束,由此实现合成模型的收敛。本发明方法所合成的噪声图像更符合真实噪声分布的噪声图像。
  • 基于两阶段学习策略的图像融合方法及装置-202310848538.7
  • 吴衡;陈炳鑫;罗劭娟;陈梅云 - 广东工业大学
  • 2023-07-11 - 2023-10-20 - G06T5/50
  • 本发明的目的在于提供一种基于两阶段学习策略的图像融合方法及装置,包括:将可见光图像融合分为纹理学习阶段和显著学习阶段;设立两个相同结构的融合神经网络,分别作为纹理学习阶段的融合神经网络和显著学习阶段的融合神经网络;利用纹理学习阶段的融合神经网络得到纹理特征图,且通过显著学习阶段的融合神经网络得到融合图;显著学习阶段的融合神经网络以学习纹理学习阶段提取纹理特征的能力和提高融合图像显著特征表达能力为目的,优化显著学习阶段的融合神经网络的参数;本发明所述的方法增强了红外与可见光图像融合的纹理细节特征,提高了融合图像的显著特征表达能力,提高了特征信息融合性的融合性。
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top