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[发明专利]一种基于单幅图像条纹噪声的抑制方法-CN202310159167.1在审
发明人：王洋;杜晨璐;王竞敏;刘茜;钟玉柱;张二虎 -专利权人：西安理工大学;陕西省引汉济渭工程建设有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于单幅图像条纹噪声的抑制方法。通过对输入图像进行方向特异性平滑处理，生成方向特异性平滑图像，便于后续数据的处理。计算输入图像的梯度，得到梯度图像，对梯度图像做二值化处理，生成二值化图像，对二值化图像做形态学处理，得到有效区域图像。提取输入图像与方向特异性平滑图像在有效区域图像内的列均值，将输入图像的列均值和方向特异性平滑图像的列均值做差分，得到条纹噪声列估计值，基于条纹噪声列估计值生成条纹噪声估计图像，从而高效准确地提取条纹噪声将输入图像与条纹噪声估计图像做差分得到消除条纹噪声的去噪图像，从而去除条纹噪声而不破坏图像的边缘细节信息，保证图像的质量。
一种基于单幅图像条纹噪声抑制方法

[发明专利]矿区线性异常分析提取新型方法-CN201711260391.0有效
发明人：闫仕娟;杨凤丽;侯成飞;杨刚;朱志伟;宋庆磊;黄牧;杜德文 -专利权人：国家海洋局第一海洋研究所
申请日： 2017-12-04 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：初步线性特征提取；对所得线性特征进行模式分析和滤波处理，首先对所得图像进行区域分割，将彩色图像转换为灰度图像；对所得图像进行二值化，应用高斯低通滤波器去除图像噪声，对去噪后所得二值图像进行形态学打开操作，去除区域中的小对象，将细化区域取反，作为噪声，继续精细图像中的线型区域；对提取得到的噪声线型图像进行形态学膨胀操作，在区域图像上剔除掉提取到的所有短线型，得到图像中的有效线型。
矿区线性异常分析提取新型方法

[发明专利]数字X射线成像系统的噪声测量方法-CN201010523975.4无效
发明人：周仲兴;高峰;赵会娟;张力新 -专利权人：天津大学
申请日： 2010-10-28 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： G01R29/26 文献下载
摘要：本发明属于生物医学工程及计算机领域，涉及一种数字X射线成像系统的噪声测量方法：包括下列步骤：设置数字放射成像系统的曝光参数，放置脂肪仿体，采集图像；设置噪声功率谱研究的感兴趣区域，分别对各幅采集图像的感兴趣区域进行二维经验模态分解，提取各自对应的背景趋势，而后将各自的对应趋势去除，得到各幅图像的去趋势图像；计算所有去趋势图像感兴趣区域的平均图像，依次从各幅去趋势图像中去除该平均图像，获取各幅相应的噪声图像；根据空间分辨率要求进行图像分块，计算所有子块噪声功率谱并进行叠加平均，分别获取不同分辨率下数字X射线成像系统的二维噪声功率谱；选取二维噪声功率谱频率轴上下各7条谱线，叠加平均以获取不同分辨率下数字X射线成像系统的一维噪声功率谱。本发明为正确识别系统随机噪声特性，有效评估放射成像系统性能提供有力支持。
数字射线成像系统噪声测量方法

[发明专利]图像合成装置以及图像合成方法-CN201310073514.5有效
发明人：柏木基志;松本康佑 -专利权人：卡西欧计算机株式会社
申请日： 2013-03-08 - 公布日： 2013-09-18 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明的图像合成装置以及图像合成方法在将连续地拍摄的多个图像作为摄影图像进行合成时，能够适当地合成移动物体和非移动物体双方。从连续地拍摄的多个图像的每一个图像中去除暗电流噪声(S6～S8)。从去除了暗电流噪声后的多个图像中提取在图像间位置发生变化的移动物体的图像部分(S11～S15)，并且提取在图像间位置不发生变化的非移动物体的图像部分(S11～S13)。按照图像间的位置的变化对去除暗电流噪声后的多个图像的每一个图像中的移动物体的图像部分的位置进行移动(S17、S18)，并且在多个图像的每一个图像中的非移动物体的图像部分的位置固定的状态下进行合成，并生成摄影图像
图像合成装置以及方法

[发明专利]基于数学形态学运算的手背静脉显像方法-CN201310611888.8无效
发明人：刘健;隆克平;冯家刚 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2013-11-26 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数学形态学运算的手背静脉显像方法，首先对通过近红外采集得到的手背静脉原始图像采用直方图均衡化方法进行对比度增强，再对得到的图像进行高通滤波以去除噪声，然后采用开运算的数学形态学处理方法对图像进行处理，去除图像中的纹理特征，再用连续测地膨胀方法进行图像重构，最后采用高斯掩模运算去除开运算和图像重构带来的二次噪声，从而得到清晰的手背静脉图像。本发明还可采用原始图像进行对比度增强之后的图像与结果图像进行图像融合，进一步提高手背静脉图像的清晰度。
基于数学形态学运算手背静脉显像方法

[发明专利]图像处理方法、装置和可读存储介质-CN202110807858.9在审
发明人：谢春甫 -专利权人：用友网络科技股份有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像处理方法、装置和可读存储介质。一种图像处理方法，包括：对印章图像进行检测，基于检测到至少一条线段，去除线段，得到第一图像；对第一图像进行检测，获取第一图像中的文字部分，并将除文字部分的底色设置为纯色，得到第二图像；基于第二图像中的文字部分包含底色噪声，去除底色噪声，得到第三图像；对第三图像进行倾斜矫正，得到第四图像；去除第四图像中文字部分外的边框图像，得到第五图像；对第五图像进行正位处理，得到第六图像。本发明的技术方案可以有效增强图像处理方法的鲁棒性，提高识别率以及识别准确度。
图像处理方法装置可读存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的消除光学扫描全息离焦噪声的方法-CN201810038955.4有效
发明人：欧海燕;吴勇;邵维;王秉中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-01-16 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G03H1/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的消除光学扫描全息离焦噪声的方法，属于光学扫描全息领域与图像去噪领域，主要解决了光学扫描全息中离焦噪声的问题。本发明利用深度神经网络学习的方法，消除经随机加密处理后的重建图的离焦噪声，通过训练带有离焦噪声的图像以及无离焦噪声的图像，从而消除测试图像的离焦噪声。本发明有效地实现了光学扫描全息中离焦噪声大的问题，这种去除噪声的方法适用于各个领域。
噪声离焦光学扫描全息神经网络学习有效地实现图像测试图像随机加密图像去噪去除学习重建

[发明专利]基于非相似像素统计的随机脉冲噪声去除方法-CN201610769889.9有效
发明人：史再峰;许泽昊;庞科;曹清洁;高阳 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图象处理领域，为提出一种新的随机脉冲噪声点检测方法，并依据检测结果对噪声图像应用改进的中值滤波，具有较好的噪声检测能力，并且能够有效地去除图像中的随机脉冲噪声。为此，本发明采用的技术方案是，基于非相似像素统计的随机脉冲噪声去除方法，步骤是：首先确定图像边缘的大致分布情况，并依据边缘强弱程度的不同确定用于非相似像素粗判定的阈值T；同时对图像中每一个像素点周围的像素进行处理，判定子窗口中心像素是否为被检测像素点的非相似像素，最后统计检测点周边的非相似像素个数NDP，通过与非相似像素个数阈值NDPCT进行比较确定该检测点是否为噪声；对噪声点运用中值滤波处理。
基于相似像素统计随机脉冲噪声去除方法

[发明专利]一种基于核磁影像的脊椎图像处理方法-CN202110652994.5在审
发明人：俞晔;方圆圆;袁凤 -专利权人：上海市第一人民医院
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及核磁影像处理技术领域，公开了一种基于核磁影像的脊椎图像处理方法，包括S1：构建生成对抗网络，所述生成对抗网络包括用于反馈特征损失数值的特征提取模块；S2：训练生成对抗网络根据原始脊椎图像生成虚拟无噪声脊椎图像；S3：利用生成对抗网络处理原始脊椎图像，获得虚拟无噪声脊椎图像；S4：从虚拟无噪声脊椎图像中分割出椎骨区域；该基于核磁影像的脊椎图像处理方法利用存在噪声的原始脊椎图像和真实无噪声脊椎图像训练生成对抗网络，达到去除噪声的目的，然后利用生成对抗网络处理原始脊椎图像，得到虚拟无噪声脊椎图像，从中分割出椎骨，从而避免了噪声对椎骨分割过程的干扰。
一种基于影像脊椎图像处理方法

[发明专利]拍照方法及装置、终端、存储介质-CN202011563021.6在审
发明人：万韶华 -专利权人：北京小米松果电子有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：在检测到拍照指令时，连续采集多帧图像；基于所述多帧图像，获得去除鬼影后的多帧图像；将所述去除鬼影后的多帧图像输入图像融合模型，获得融合图像；其中，所述融合图像的噪声低于所述多帧图像中任一帧图像的噪声，且所述融合图像的分辨率高于所述多帧图像中任一帧图像的分辨率；对所述融合图像做图像增强处理，获得目标图像并输出。
拍照方法装置终端存储介质

[发明专利]图像去噪方法、装置及设备-CN201810939330.5在审
发明人：耿立华 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种图像去噪方法、装置及设备，其中，方法包括：获取目标图像，并生成滑动窗；控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点；根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正由此，通过使用滑动窗识别目标图像中的噪声像素点，并根据相邻非噪声像素点的像素值对噪声像素点进行校正，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的可观性。
噪声像素目标图像滑动窗装置及设备图像去噪像素校正图像获取目标扫描目标像素数据可观性去除恢复

[发明专利]一种基于多曝光融合的图像处理方法-CN202111384572.0在审
发明人：肖赟辰;周俊波;蒋曼;钱渠;徐笑;张梦;韩慧杰 -专利权人：南通智能感知研究院
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多曝光融合的图像处理方法，包含步骤：S1、短曝光图像噪声估计，并根据噪声估计结果去除短曝光图像中的噪声；S2、采用膨胀法去除长曝光图像中的黑点；S3、对去噪声的短曝光图像、正常曝光图像、去黑点的长曝光图像进行图像颜色模型转换：将RGB颜色模型转换成YUV颜色模型；S4、对步骤S3所得Y通道的值进行合成，求取高动态范围图像；S5、将步骤S4得到的高动态范围图像进行色调映射转换至8位图像；S6、将步骤S3得到的U、V通道的值与步骤S5处理得到的Y通道的值进行组合，得到基于YUV颜色模型的图像，并将得到的YUV颜色模型图像转换成RGB颜色模型图像，得到最终融合图像。
一种基于曝光融合图像处理方法

[发明专利]基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法-CN202210410265.3在审
发明人：王诏;王燕;苏国辉 -专利权人：青岛海洋地质研究所
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法，首先构建降噪卷积神经网络模型，并基于已有噪声图像和清晰图像对其进行训练；所述降噪卷积神经网络模型包括顺次连接的空洞卷积组合处理模块、阶梯型多尺度噪声识别模块、多尺度特征融合模块和深度学习降噪模块，且卷积组合处理模块的输出与深度学习降噪模块的混合空洞卷积组合处理模块的输入相连；最后基于训练获得的降噪卷积神经网络模型对噪声图像进行降噪处理，输出降噪图像；本方案基于参数轻量化思考设计阶梯型多尺度网络结构，引入1*1卷积、3*3空洞卷积，能在参数量不激增的前提下，充分获取图像多尺度信息，在去除非均匀噪声的同时保留更多图像细节信息。
基于阶梯尺度卷积神经网络均匀噪声去除方法

[发明专利]基于运动场景的热红外非均匀噪声校正方法-CN202211294229.1在审
发明人：徐良辉;俞贝楠;曹思源;沈会良 -专利权人：浙江大学;浙江大学金华研究院
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G01J5/90 文献下载
摘要：一种基于运动场景的热红外非均匀噪声校正方法，包括：用热红外相机记录多张连续的运动场景图像；将运动场景图像分为多个非重叠区域；估计不同像素在某一时刻对应非均匀噪声之差；建立噪声数学模型，利用最小二乘法求解实际非均匀噪声；设计掩模，去除非均匀噪声估计错误部分；对去除异常值后的非均匀噪声图进行填充，原图像与噪声图相减，即可得到校正后的无噪图像。本发明提出了一种全新的非均匀噪声估计的建模思路，并设计改进的中值提取算法，能有效的提取不同像素之间非均匀噪声的差值关系。
基于运动场景红外均匀噪声校正方法

[发明专利]一种用于线激光蒙皮对缝测量的光条细化方法-CN202110182592.3在审
发明人：李泷杲;黄翔;李根;鲁小翔;楼佩煌;钱晓明;陶克梅;王静波 -专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于线激光蒙皮对缝测量的光条细化方法，涉及图像处理技术领域；包括如下步骤：根据光条端点序号识别对缝测量区域；对识别出的对缝测量区域图像采用自适应全变分滤波函数去除光条图像噪声；采用改进的模糊C均值方法分割光条图像，将光条从原图像中分离出来；采用基于骨架提取模板与区域灰度重心的方法提取光条中心，获取蒙皮表面线激光光条的中心像素坐标。本发明的优点在于：1)快速识别对缝测量区域，提高后续图像处理效率；2)能够显著去除光条图像中的高斯噪声和椒盐噪声，有效提高图像信噪比；3)通过优化后的模糊C均值算法提高了光条分割方法对图像噪声的抗干扰性
一种用于激光蒙皮测量细化方法