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[发明专利]图像增强方法和图像增强装置-CN202211431305.9在审
发明人：郑佳卉;梁建华 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像增强方法和图像增强装置，在不改变图像噪声的同时，增强图像，提高图像的显示效果。该方法包括：去除目标图像的原始噪声，获得去噪图像；根据该去噪图像中每个像素点的像素值的分布情况，增强上述去噪图像的对比度，获得初始增强图像；根据目标噪声及初始增强图像，获得目标增强图像；其中，该目标噪声与上述原始噪声相同或不同
图像增强方法装置

[发明专利]基于深度学习去除图像压缩噪声的方法、装置及处理器-CN201910677048.9有效
发明人：李辉;周航;王传旭;张淑军;崔雪红 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习去除图像压缩噪声的方法、装置及处理器，所述方法包括：将待处理的图像输入已训练的残差网络，获取所述待处理的图像的压缩质量因子估计值；所述残差网络中，最后一层为全连接层，所述全连接层的神经元数量为1，所述残差网络的损失函数为平方损失函数；将所述待处理的图像及所述压缩质量因子估计值输入已训练的全卷积神经网络进行处理，获得去除压缩噪声后的图像。应用本发明，能够解决现有技术去除压缩噪声存在的处理速度慢、效果差等的问题。
基于深度学习去除图像压缩噪声方法装置处理器

[发明专利]一种遥感图像脉冲噪声去除方法及装置-CN201910968470.X在审
发明人：郑建炜;徐宏辉;陈婉君;秦梦洁;陶星朋;黄娟娟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像脉冲噪声去除方法及装置，将高光谱遥感图像分成多个重叠的图像块，通过零化滤波器将每个图像块构建成基于傅里叶级数的Hankel矩阵，对构建成的Hankel矩阵使用截断核范数进行约束并构建高光谱遥感图像脉冲噪声方法模型，采用增广拉格朗日函数ALM算法对每个高光谱遥感图像脉冲噪声方法模型进行优化，采用部分奇异值阈值PSVT框架对每个优化后的高光谱遥感图像脉冲噪声方法模型求解，输出干净的高光谱图像块。本发明考虑了不同光谱波段之间的相关性，脉冲去除效果更加显著。
高光谱遥感图像脉冲噪声方法模型图像块滤波器矩阵傅里叶级数高光谱图像光谱波段矩阵使用脉冲去除遥感图像截断求解范数构建去除算法优化输出

[发明专利]基于稀疏表示的红外图像条带噪声抑制方法-CN201910138525.4有效
发明人：赖睿;莫一过;刘泽胜;官俊涛;李跃进 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示的红外图像条带噪声抑制方法，包括：通过学习字典获取重构字典；通过原始图像获取第二像素块；通过所述重构字典和所述第二像素块获取第二稀疏表示；根据原始图像和所述第二稀疏表示得到去噪图像本发明提供的基于稀疏表示的红外图像条带噪声抑制方法通过学习字典中的原子具有条带特征的特点，在稀疏表示的基础上去除条带噪声，与现有的去噪方法相比，能更好地识别并去除噪声并保留图像细节，在视觉和各项性能指标上均取得良好的效果
基于稀疏表示红外图像条带噪声抑制方法

[发明专利]图像噪声去除系统、方法及设备-CN201811459206.5有效
发明人：冯建兴;洪志伟;范晓晨 -专利权人：上海皓桦科技股份有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体提供了一种图像噪声去除系统、方法及设备，旨在解决现有技术基于图像噪声分布假设以及需要配对的有噪声和无噪声的训练数据实现去除图像中噪声的问题。为此目的，本发明提供的图像噪声去除系统包括生成对抗网络和图像去噪网络，生成对抗网络包括噪声生成网络和噪声判别网络；图像去噪网络配置为对目标图像进行去噪处理得到低噪声图像；噪声生成网络配置为根据低噪声图像样本与随机噪声生成噪声图像；噪声判别网络配置为根据预设的噪声图像样本预测噪声生成网络输出的噪声图像是真实噪声图像的概率。基于上述结构，本发明提供的系统可以适用于各种类型的噪声，且更为经济。
图像噪声去除系统方法设备

[发明专利]一种光电容积脉搏波噪声去除方法-CN201910861308.8在审
发明人：李丹程;胡弘炎;王君亦;高鑫 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本发明涉及信号分析处理技术领域，提供一种光电容积脉搏波噪声去除方法。首先，对原始光电容积脉搏波信号进行滤波处理以去除工频噪声和高频噪声，得到滤波处理后的光电容积脉搏波信号f；然后计算信号f中每一点处的斜率，得到斜率信号f'，并设定两点间斜率差值阈值；接着判断点P_b是否是可疑突变噪声点，若是则对可疑突变噪声点P_b进行突变噪声关键点定位；若定位成功，则得到突变噪声关键点包括突变起始点、突变点、突变还原点、突变结束点，根据突变噪声关键点定位的突变噪声位置来去除噪声；若定位不成功，则继续进行下一个可疑突变噪声点的判断。本发明能够对随机出现且没有固定频率的突变噪声进行准确识别并有效去除，且运行效率高。
突变光电容积脉搏波噪声关键点噪声点去除滤波处理噪声去除信号分析处理定位成功高频噪声工频噪声固定频率计算信号随机出现斜率信号运行效率噪声位置还原点起始点突变点成功

[发明专利]一种无人机航空测绘三维建模方法及系统-CN202210062890.3有效
发明人：王伟立;阚晓云;范建峰;熊小龙;高伟;杨建锋;曾雄 -专利权人：湖北晓雲科技有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法根据噪声分离网络将历史三维点云数据中的基础三维点云数据和噪声三维点云数据分离，进而获得噪声高斯分布。根据噪声因素影响因子预测网络处理历史三维点云数据获得对应的参考客观噪声高斯分布和参考主观噪声高斯分布。根据历史三维点云数据、参考客观噪声高斯分布和参考主观噪声高斯分布分别对客观噪声去除网络和主观噪声去除网络进行训练。将目标三维点云数据逐步输入至客观噪声去除网络和主观噪声去除网络中，获得去噪后的第二去噪三维点云数据。本发明通过多个网络的联合训练，获得准确的去噪网络，通过去噪后的数据进行准确的三维建模。
一种无人机航空测绘三维建模方法系统

[发明专利]一种半色调文档图像的噪声处理方法-CN200910022698.6有效
发明人：宋永红;肖桂林;孟高峰;张元林;雷冬冬 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2009-05-26 - 公布日： 2009-10-28 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉和图形、图像处理领域，公开了一种半色调文档图像的噪声处理方法。它包括以下步骤：首先，将半色调文档图像分为四类；其次，对于浅色背景和深色文字的半色调文档图像，采用基于连通区域标记的方法去除背景噪声；对于浅色背景和浅色文字的半色调文档图像，采用基于高斯平滑滤波的方法去除背景噪声；对于深色背景和深色文字的半色调文档图像、深色背景和浅色文字的半色调文档图像，采用基于维纳滤波的方法去除背景噪声；最后，观察去除背景噪声的半色调文档图像，构造文字的毛刺去除模板和缺陷修复模板，通过模板匹配去除文字毛刺和修复文字缺陷
一种色调文档图像噪声处理方法

[发明专利]一种心电信号的去噪方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310517954.9在审
发明人：税国屹;孔纯;黎莹作 -专利权人：成都长虹医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种心电信号的去噪方法、装置、电子设备及存储介质，本发明在对目标心电信号进行有效信号和噪声信号的分离时，会判断噪声信号中是否夹杂有有效信号成分，并在夹杂有有效信号成分时，对噪声信号进行信号重构，然后以重构后的噪声信号作为初始信号，再次进行有效信号和噪声信号的分离，并不断重复前述过程，直至分离出的噪声信号中仅包含有噪声信号特征点时为止；如此，本发明能够避免传统技术中，将部分有效心电信号视作为噪声信号予以去除的问题；同时，本发明采用双去噪过程，可在二次去噪过程中，去除初始去噪信号中的残余噪声，基于此，本发明可在提高去噪效果的同时，保留到完整的有效心电信号，适用于大规模应用与推广。
一种电信号方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种遥感图像背景噪声减弱方法-CN200810118263.7无效
发明人：姚佛军;杨建民;张玉君 -专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
申请日： 2008-08-12 - 公布日： 2009-01-07 - 主分类号： G06K9/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像背景噪声减弱方法，包括以下步骤：1)图像检测，首先通过检测，确定遥感图像是含有背景噪声的图像；2)对图像进行预处理；3)图像的优化，通过剔除“尖锐”信息，即图像上一些数量很少而又集中产生亮像元或暗像元的信息和大量集中的透射率小于5％的那种信息，以及生成掩膜，使图像优化；4)图像处理，通过端元提取分离背景噪声光谱、计算噪声丰度和有用信息反演来处理图像；5)生成适合视觉效果的图像，合成去除或减弱背景噪声的遥感图像。采用以反演端元组分为核心的方法，即从高光谱端元提取和混合像元技术上反演去除或减弱背景噪声增强并恢复常规遥感图像，能够反映出噪声层掩盖下有用信息的特征。
一种遥感图像背景噪声减弱方法

[发明专利]一种混合噪声去除方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010213383.6在审
发明人：董惠雯;禹晶;郭乐宁;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种混合噪声去除方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：将相似图像块组矩阵输入混合噪声去除模型，输出去噪图像块组矩阵；其中，所述混合噪声去除模型是基于双加权lp范数与全变分进行构建。本发明实施例通过基于双加权lp范数与全变分进行构建混合噪声去除模型，为图像成分的估计提供了更准确的约束条件，在椒盐与高斯噪声混合的情况下，具有更好的复原性能。
一种混合噪声去除方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种电力设备电流信号降噪方法及装置-CN202210154152.1在审
发明人：陈鹏;汪进锋;邰彬;吕鸿;姚瑶;金杨;黄杨珏;王志华 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明通过利用滑动窗口截取原始电流信号在不同时序区间的电流信号片段，并结合奇异谱分析和层次聚类对所有电流信号片段进行拆解重组，得到趋势电流信号、周期电流信号和噪声电流信号，去除噪声电流信号，将趋势电流信号和周期电流信号重构成目标电流信号，从而能够捕捉电力设备电流信号的局部特征，准确完整地去除电力设备电流信号中的噪声，提升电力设备电流信号的降噪效果。
一种电力设备电流信号方法装置

[发明专利]一种全景图像去噪方法、装置、服务器以及可读存储介质-CN202210121996.6在审
发明人：崔岩 -专利权人：中德（珠海）人工智能研究院有限公司;珠海市四维时代网络科技有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种全景图像去噪方法、装置、服务器以及可读存储介质，包括：获取待处理全景图像；去除待处理全景图像中的噪声区域对应的深度信息。可见，本申请实施例联合RGB图像以及RGB图像对齐的深度图像和激光反射强度图像，通过神经网络预测出待处理全景图像中的噪声区域，将噪声区域对应的深度信息去除，达到准确去噪的效果，从而提高点云精度。
一种全景图像方法装置服务器以及可读存储介质

[发明专利]一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法-CN201910083580.8有效
发明人：田宝凤;李哲;纪志豪;王春露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明为一种基于模型的地面核磁共振信号噪声滤除方法，主要针对核磁共振信号中的尖峰噪声进行滤除。首先，利用核磁共振探水仪采集MRS信号，采用基于谐波建模方法去除工频谐波。其次，通过两个二阶级联带通滤波器建立尖峰噪声模型，同时，采用NEO算法定位出尖峰噪声的位置并截取相应的数据段。然后，基于最小二乘法进行参数提取，获得尖峰噪声。最后，将去除工频谐波的MRS数据与建模获得的尖峰噪声相减，得到去除尖峰噪声的MRS信号。本发明解决了MRS信号中尖峰噪声的去除问题，与传统MRS尖峰信号去噪方法相比，具有实用性强、明显提升工作效率，改善信噪比等优点。
一种基于模型地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法

[发明专利]一种基于学习补偿的背景噪声去除方法-CN201910182463.7有效
发明人：张晖;高财政;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学习补偿的背景噪声去除方法，包括以下步骤：步骤（1）：按照会议规模将会议场景背景噪声数据集分为小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、大型会议背景噪声；步骤（2）：背景噪声估计具体为：步骤（2.1）：采用GMM模型学习背景噪声的特征，分别得出小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、以及大型会议背景噪声的背景噪声分布；步骤（2.2）：通过GMM识别出采集的语音信号属于何种规模的背景噪声，最后根据识别结果选择对应规模的背景噪声分布；步骤（3）：根据所估计出的背景噪声分布，采用噪声学习补偿算法对采集的语音信号进行补偿，去除采集语音信号中的背景噪声。本发明具有有效去除背景噪声的优点。
一种基于学习补偿背景噪声去除方法

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