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[发明专利]一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合方法-CN201910842218.4有效
发明人：张黎明;李恒;陈金萍 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合方法：该方法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系，即选择源图像中不同的聚焦位置合成一张全局清晰图像。该方法构造聚焦图像作为训练数据，网络采用稠密连接和1×1卷积以提高网络的理解能力和效率。结果显示，该发明在主观视觉评估和客观评价两方面均优于其他对比方法，图像的融合质量得到进一步提升。
一种基于监督学习卷积神经网络聚焦图像融合方法

[发明专利]一种基于非对称像差的全切片数字成像高精度自动聚焦法-CN202010934404.3有效
发明人：刘贤明;李强 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明基于生物医疗仪器领域，具体涉及一种基于非对称像差的全切片数字成像高精度自动聚焦法：本方法提出了一种基于深度级联网络的学习方法，主要包含准焦分类网络和重聚焦网络；针对由像差导致准焦平面两侧离焦图像退化产生的不对称效应，本方法采用的准焦分类网络可以识别离焦图像正负向的离焦偏离特征；设计的重聚焦网络可根据正负向带偏离特征的离焦图像解算出精确的准焦距离；通过准焦分类网络和重聚焦网络的级联设计，本方法实现了成像过程中的像差校正问题，实现了全切片数字成像的准焦距离高精度预测，对传统的全切片数字病理成像硬件进行了软件虚拟化。
一种基于对称切片数字成像高精度自动聚焦

[发明专利]一种基于重聚焦光场检测的图像处理方法-CN202310650105.0在审
发明人：袁仲云;牛晶慧;程永强;邢志刚 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04N23/67 文献下载
摘要：本发明提供一种基于重聚焦光场检测的图像处理方法，属于重聚焦光场图像检测处理技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于重聚焦光场检测的图像处理方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：差分聚焦测量具体选择环形差分滤波器作为焦点测度，来消除两个焦点映射之间的方差，其中一个焦点来自焦点堆栈，另一个焦点来自导滤焦堆；采用焦点堆栈来渲染全聚焦图像和深度图，具体选择聚焦能力最佳的位置作为最佳焦内像素，收集每个位置的最佳聚焦像素，表示最大焦点的焦点堆栈图像，按像素排列索引的集合即深度图，形成经过渲染的光场图像；本发明应用于重聚焦光场图像的检测处理。
一种基于聚焦检测图像处理方法

[发明专利]一种单目视觉聚焦堆栈采集与场景重建方法-CN201711293627.0有效
发明人：刘畅;赵旭;亢新凯;邱钧 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种单目视觉聚焦堆栈采集与场景重建方法，其包括：通过电控旋转器控制定焦镜头的转动，采集聚焦堆栈数据；在定焦镜头的转动的过程中，固定探测器，并沿相机的光轴同步平移定焦透镜；根据对定焦镜头的位置调整，建立电控旋转器的转动角度与成像面深度的对应关系；根据电控旋转器的转动角度和成像面深度的对应关系，并结合透镜成像的物像关系，建立电控旋转器的转动角度与聚焦物面深度之间的对应关系；根据电控旋转器的转动角度与聚焦物面深度之间的对应关系，利用极大化聚焦测度泛函数计算每一物点的深度，输出场景深度图和全聚焦图，以重构三维场景。本发明能够来满足对相机拍摄视场(FOV)下三维场景重构、图像深度信息和全聚焦的需求，生成深度图和全聚焦图像。
一种目视聚焦堆栈采集场景重建方法

[发明专利]一种大景深观测与表面形貌分析系统-CN202211047503.5有效
发明人：崔远驰;魏鑫;韩烁;李恒;张萌;王勇;张嵩 -专利权人：南京木木西里科技有限公司;南京易迪高科技有限公司;南京柔林智能制造研究院有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种大景深观测与表面形貌分析系统，包括图像采集模块、图像关联处理模块、景深反馈调节模块、高度动态补偿模块、特征对比重合组建模块。本发明通过景深反馈调节模块分析出各帧图像信息中的聚焦区域子图像，通过采用距离关联聚集模型对灰度值相对差数值的绝对值小于设定相对灰度值阈值的像素点进行聚集程度判断，进而能够有效地确定聚焦延伸区域子图像的面积，并对相邻两帧图像中的聚焦延伸区域子图像进行高度动态补偿，对高度动态补偿后的相邻两帧图像中的聚焦延伸区域子图像进行重合匹配对齐，以对聚焦区域子图像进行重组获得待观测产品的全聚焦产品图像，提高了图像合成的精度和效率
一种景深观测表面形貌分析系统

[发明专利]一种全聚焦超声检测系统测试试块和测试方法-CN202310557909.6在审
发明人：孟倩倩;边永丰;魏玉龙;李晴;万海涛;王广星;王友凯;刘辉辉;鹿曼曼;齐鲁 -专利权人：山东瑞祥模具有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01N29/30 文献下载
摘要：一种全聚焦超声检测系统测试试块和测试方法，所述测试试块包括测试体、圆弧排孔、密集孔、变向不连续、腐蚀凹陷区、分辨力测试孔、上盲区槽、下盲区槽、起始角标定孔、终止角标定孔、测试表面,本发明的有益效果是实现全聚焦超声检测系统两个以上信号屏高线性的测定，扇形扫查角度范围误差及角度分辨力的测试，不同取向不连续全聚焦图像检测能力的测试，密集缺陷空间分辨能力的测试，壁厚变化或腐蚀等原因造成的内壁缺陷的检测能力及纵向分辨力的测试，全聚焦检测上下表面盲区的测试;满足了目前全聚焦超声检测系统的检测精度和系统性能的测试需求。
一种聚焦超声检测系统测试方法

[发明专利]一种两种深度线索融合的光场全聚焦图像提取方法及系统-CN201910525553.1在审
发明人：苏文博;段福洲;关鸿亮 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开一种两种深度线索融合的光场全聚焦图像提取方法及系统。方法包括：通过光场相机获取光场原始图像；根据所述光场原始图像进行数字重聚焦，得到光场焦点堆栈；计算所述光场焦点堆栈的散焦线索响应和匹配线索响应；计算所述散焦线索响应的置信度和所述匹配线索响应的置信度；将所述散焦线索响应的置信度和所述匹配线索响应的置信度进行加权融合，得到索引矩阵；根据所述索引矩阵对所述光场焦点堆栈进行重采样，得到光场全聚焦图像。本发明能够解决光场拼接过程中多幅图像转换矩阵计算不精确的问题。
光场置信度线索响应全聚焦图像堆栈散焦匹配深度线索索引矩阵原始图像焦点多幅图像光场相机加权融合转换矩阵融合重采样拼接聚焦

[发明专利]一种用于楔块耦合模式的全聚焦相位相干因子成像方法-CN202211272862.0在审
发明人：周卢婧;谢赟;张晓斌;刘晋浩;吴锦湖;窦佳明 -专利权人：广西壮族自治区特种设备检验研究院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G01N29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于楔块耦合模式的全聚焦相位相干因子成像方法，首先通过有机玻璃反射法测定不同发射‑接收声束在耦合模型内的衰减系数，对全矩阵捕获数据进行修正，提高了后续成像可靠性，改善了缺陷能量均匀性；其次通过基于修正数据进行阈值融合的相位相干因子加权成像，在降低传统相位成像算法模型的复杂度，保留真实缺陷信号的同时，剔除了图像中伪影部分。通过该方法解决了全聚焦成像算法在面向多层介质时，声束在楔块耦合模型内能量衰减造成成像可靠性降低的问题，改善了图像缺陷能量均匀性。在此基础上利用回波信号中的相位信息，实现了全聚焦相位成像，提高了图像信噪比，一定程度上增强了缺陷尺寸定量能力。
一种用于耦合模式聚焦相位相干因子成像方法

[发明专利]重新聚焦由全光照相机捕捉的图像的方法和基于音频的重新聚焦图像系统-CN201680067659.6在审
发明人： V.阿利;P.赫利尔;Q.K.N.董;P.佩雷斯 -专利权人：汤姆逊许可公司
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：提供了一种用于重新聚焦由全光照相机捕捉的图像的方法和系统。在一个实施例中，全光照相机处于处理音频捕捉设备中。该方法包括以下步骤：确定与图像相关联的主要音频源的方向；通过滤除除了与所述主要音频源相关联的那些音频信号之外的所有其他音频信号创建音频缩放；以及基于所述创建的音频缩放执行所述图像的自动重新聚焦。
全光图像照相机音频信号聚焦音频源缩放捕捉音频捕捉设备关联聚焦图像系统提供滤除创建

[发明专利]三维图像生成系统、三维图像生成方法、三维图像生成程序以及存储介质-CN202111154898.4在审
发明人：卢存伟;辻野和广 -专利权人：学校法人福冈工业大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04N13/236 文献下载
摘要：本发明提供一种三维图像生成系统、三维图像生成方法、三维图像生成程序以及存储介质，利用显微镜所拍摄的若干枚景深范围较窄的显微照片，生成景深范围很宽的被拍摄到的被测物体的所有的部分都被清晰聚焦的全视野图像、本发明的三维图像生成系统包括摄影单元、测量用图像生成单元、全视野图像生成单元以及三维图像生成手段。摄影单元使用含有变焦镜头的相机设备，调节镜头的焦距，将镜头焦点分别聚焦在被测物体不同深度的地方，在各个焦距拍摄一枚或多枚景深范围很窄的被测物体的照片。全视野图像生成单元基于测量用图像生成单元所生成的各个焦距的测量用图像，生成一枚景深范围很宽的、被拍摄到的被测物体的所有的部分都被清晰聚焦的全视野图像。三维图像生成手段计算上述全视野图像中的各个像素所对应的被测物体表面上的测量点的三维世界坐标、进而生成被测物体的三维图像。
三维图像生成系统方法程序以及存储介质

[发明专利]一种套筒灌浆饱满度检测方法及计算机设备-CN202110324492.X有效
发明人：戚玉亮;刘海;胡玉芬;梁木洲 -专利权人：广州建筑产业研究院有限公司;广州建筑股份有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G01N29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种套筒灌浆饱满度检测方法及计算机设备，该方法包括步骤：将超声相控阵垂直于灌浆套筒方向布置在混凝土表面；轮流激励超声相控阵的阵元，多角度地接收来自套筒表面和套筒内部注浆体的反射回波数据，并根据反射回波数据构建全矩阵数据集；对全矩阵数据集进行全聚焦成像得到重构图像，根据重构图像确定灌浆套筒的定位信息；根据定位信息进行逆时偏移成像得到最终重构图像；根据最终重构图像判断灌浆套筒内部注浆体的饱满度。本发明采用超声相控阵结合全聚焦技术对灌浆套筒进行图像重构，利用逆时偏移成像技术进行图像重构，获取到灌浆套筒复杂结构内部空气缺陷的高精度重构图像，实现对装配式灌浆套筒饱满度的可视化检测和缺陷识别。
一种套筒灌浆饱满检测方法计算机设备

[发明专利]一种基于多尺度特征交互网络的多聚焦图像融合方法-CN202110997261.5有效
发明人：刘羽;王磊;成娟;李畅;宋仁成;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征交互网络的多聚焦图像融合方法，其步骤包括：1，将一对彩色多聚焦源图像进行通道连接并输入到设计的多尺度特征交互网络(MSFIN)以生成表示像素聚焦属性的聚焦图；2，对聚焦图进行二值化(即高于阈值的像素值设为1，反之记为0)得到初始决策图，并采用全连接条件随机场(FC‑CRF)细化初始决策图，以去除一些误分类的小区域，得到最终决策图；3，基于细化后的最终决策图，采用像素加权平均策略获得融合图像本发明能有效地融合具有不同聚焦区域的图像，为多聚焦图像的融合提高一种新的解决方案，使融合图像包含增强的空间信息，有助于信息传输和图像处理。
一种基于尺度特征交互网络聚焦图像融合方法

[发明专利]一种基于双树复数小波和卷积神经网络的多聚焦图像处理方法-CN202010179214.5在审
发明人：刘勇飞;吴鹏飞;李彦晖 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双树复数小波和卷积神经网络的多聚焦图像处理方法，该方法是先获取两幅不同焦点的图像，将图像通过双树复数小波变换分解成高频和低频；采用CNN用于低频域的图像融合；然后采用canny算子对各个尺度的高频图像进行边缘检测，以此来判断是否是边缘，对于边缘区域采用方差法融合，对于非边缘区域采用绝对值取大的方法进行融合，再采用双树复数小波逆变换重构图像得到融合后的全聚焦图像，达到提高全聚焦图像的融合质量的目的，使得人眼观看更加舒适，计算机识别准确度更高，而且应用于多聚焦图像融合的方法不需要太大改变就可以移植到多模态融合，多曝光融合等其他方面，该方法充分的结合了DTCWT良好的时频特点和比较强的细节提取能力，融合效果好，融合速度快
一种基于复数卷积神经网络聚焦图像处理方法

[发明专利]一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法-CN202010943847.9在审
发明人：刘贤明;李强 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明基于生物医疗仪器领域，具体涉及一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法：本方法提出了一种基于深度网络的学习方法，主要包含可修改迭代次数网络块的重聚焦网络；设计的重聚焦网络可根据离焦图像解算出精确的准焦距离，通过判断准焦距离的误差是否小于显微镜物镜景深，进而改变重聚焦网络内网络块迭代次数；本方法解决了自动聚焦过程速度较慢问题，实现了全切片数字成像的准焦距离快速预测，实现了传统全切片数字病理成像硬件的软件虚拟化
一种基于深度学习切片数字成像快速自动聚焦方法

[发明专利]基于卷积神经网络的离散小波变换域多聚焦图像融合方法-CN201910534050.0有效
发明人：李雄飞;于爽;张小利;张维轩;王泽宇 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于多聚焦图像融合技术领域，具体涉及基于卷积神经网络的离散小波变换域多聚焦图像融合方法；该方法包括以下步骤：首先，使用离散小波变换将每个源图像分解为一个低频子带和多个高频子带；第二，将它们输入到不同的卷积神经网络中，以便获得不同的权重图；第三，通过执行一系列处理后重新定义决策图；第四，根据它们的决策图，将频率子带分别融合；最后，通过逆DWT获得融合图像；是一种能够将多聚焦图像融合在一起，获得“全焦点”图像的融合方法，解决了多聚焦图像融合的问题，其融合效果优于传统融合方法，适应性更强，可以高效率的融合多聚焦图像。
基于卷积神经网络离散变换聚焦图像融合方法