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[发明专利]用于去除超声血流成像中噪声引起的偏差的系统和方法-CN201980060384.7在审
发明人： J·D·奇萨思科;陈式高;黄成武;宋鹏飞;A·曼杜卡 -专利权人：梅约医学教育与研究基金会
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： A61B8/06 文献下载
摘要：提供了用于从功率多普勒图像中去除由噪声引起的偏差以实现微血管图像对比度的改善的系统和方法。在一个示例中，可以通过利用来自以不同的传输角度采集或合成的数据的超声图像中不相关噪声的特性来抑制噪声引起的偏差。在另一个示例中，由于相邻超声图像之间缺乏相关性，因此可以抑制噪声引起的偏差。
用于去除超声血流成像噪声引起偏差系统方法

[发明专利]基于边缘保护的加权各向异性扩散滤波方法-CN201510121825.3有效
发明人：史再峰;贾圆圆;庞科;徐江涛;赵升;周佳慧 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-03-19 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理和显示领域，为提供一种能够有效区分图像边缘和噪声的滤波方法，为此，本发明采取的技术方案是，基于边缘保护的加权各向异性扩散滤波方法，首先进行噪声与边缘检测，然后根据扩散的像素属于边缘区域、平坦区域，还是噪声区域来对其分配不同的权重值，使之能够在有效去除噪声的同时，保证图像的边缘细节信息不丢失。本发明主要应用于图像处理和显示。
基于边缘保护加权各向异性扩散滤波方法

[发明专利]去除地震信号中的随机噪声的方法和装置-CN201510652712.6有效
发明人：刘燕峰;杨楠;高艳霞;余青露;肖盈;居兴国;邹少峰 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
申请日： 2015-10-10 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本公开公开了去除地震信号中的随机噪声的方法和装置。本公开通过将图像处理中的Contourlet变换应用于地震信号，并且通过深入分析地震信号经Contourlet变换后得到的系数的特征，基于Contourlet系数的值来去除地震信号中的随机噪声。应用本公开，可在不损伤地震信号中的边缘、纹理等信息的同时，有效地去除其中的随机噪声，特别是高斯白随机噪声。
地震信号随机噪声去除方法和装置图像处理中变换应用纹理有效地高斯损伤应用分析

[发明专利]基于图像处理的室内人体姿态初步分类方法-CN201711099674.1有效
发明人：顾陈;余晨晖;洪弘;丁传威;廖志成;邹宇;胡家铭;李彧晟;孙理;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的室内人体姿态初步分类方法，该方法基于人体不同姿态跨越的范围以及速度特征，将人体姿态划分为两类：原地和非原地姿态。该方法首先将超宽带雷达录取的室内人体姿态数据经过杂波抑制，运用动目标检测保留人体运动姿态的信息，去除室内各种背景杂波干扰；之后对得到的矩阵形式的姿态信号图像，采用图像处理的方式处理噪声干扰：先将姿态信号图像进行二值化处理，去除噪声；提出用基于时间‑距离的孤立点消除算法去除姿态信号图像中剩余的噪声点；接着利用SVM对特征进行分类，完成人体姿态的初步二级分类。
基于图像处理室内人体姿态初步分类方法

[发明专利]去除图像中振铃噪声的方法、系统、装置及存储介质-CN202111500431.0在审
发明人：张子邦;钟金钢;戚少婷 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供的去除图像中振铃噪声的方法、系统、装置及存储介质，方法包括以下步骤：对原始图像沿第一方向进行去振铃处理，得到一维去振铃图像；所述原始图像包含有振铃噪声；对所述一维去振铃图像沿第二方向进行去振铃处理得到二维去振铃图像；所述第二方向与所述第一方向相互垂直；将所述二维去振铃图像与所述原始图像进行融合，得到去振铃噪声的目标图像；方案相对于现有技术，不仅能应用于任意尺寸的图片，而且步骤简便、计算量少、能快速、有效地去除振铃，所得目标图像在有效去振铃的同时，细节、边缘保留完好、引入平滑小，图像质量明显提高，可广泛应用于计算机图像处理技术领域。
去除图像振铃噪声方法系统装置存储介质

[发明专利]基于神经网络的鲁棒水印攻击方法及系统-CN202210968013.2在审
发明人：王春鹏;李欣颖;夏之秋;马宾;周琳娜;张强;魏子麒;李琦;李健;王晓雨;韩冰 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本公开涉及数字水印技术领域，提出了一种基于神经网络的鲁棒水印攻击方法及系统，获取待处理的水印图像；将水印图像传输至基于卷积神经网络的水印攻击网络，对水印图像进行攻击，进行水印提取后得到去除水印后的图像；所述水印攻击网络包括图像预处理网络和去噪攻击网络，图像预处理网络是将待处理的水印图像进行估计，得到水印噪声水平图；去噪攻击网络对待处理的水印图像以及水印噪声水平图作为输入，采用残差学习方法来得到最终的攻击结果；水印攻击网络的训练过程中，加入真实噪声，并采用非对称损失函数作为目标函数。攻击后的图像，不仅能够保证图像的细节部分，保障宿主图像的图像质量，还能对水印信息进行有效的去除，保证攻击的隐蔽性。
基于神经网络水印攻击方法系统

[发明专利]处理图像噪声的方法及装置-CN201510338285.4有效
发明人：王陈;叶程;王光明;秦大兴 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2015-06-17 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06T5/10 文献下载
摘要：本发明提供一种处理图像噪声的方法及装置，其中，上述方法包括：获取一帧原始图像对应的YUV空间图像的Y分量图像；采用预设图像分解算法分解所述Y分量图像，获得对应的高频域信号和低频域信号；识别所述高频域信号中的边缘信号和非边缘信号；对所述边缘信号做边缘增强处理并使用第一滤波方法对所述非边缘信号进行滤波，获得处理后的高频域信号；使用第二滤波方法对所述低频域信号进行滤波，获得处理后的低频域信号；采用与所述预设图像分解算法对应的图像重构算法对所述处理后的高频域信号和所述处理后的低频域信号进行重构，获得去噪后的Y分量图像。本发明提供的去除图像噪声的方法，可以高效地去除图像中的大量噪声，提高图像的信噪比。
处理图像噪声方法装置

[发明专利]图像处理装置、图像处理方法、程序、记录介质以及集成电路-CN201080002260.2有效
发明人： K·源;物部祐亮;丹治佑介 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2010-05-13 - 公布日： 2011-06-29 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：提供一种图像处理装置，该图像处理装置在利用时间噪声去除方式来减轻图像的噪声时，能够减低输出图像的块失真以及时间方向上的闪烁、晃动现象。该图像处理装置(1)将输入图像与参考图像相加，以去除输入图像中的噪声，该图像处理装置(1)具备：运动推定部(20)，生成推定了输入图像的运动的运动信息；运动补偿部(30)，利用所生成的运动信息进行运动补偿，以生成与第一图像对应的第二图像，该第一图像是运动补偿前的参考图像，该第二图像是运动补偿后的参考图像；平坦度算出部(40)，算出输入图像的平坦度；复合比率算出部(53)，利用所算出的平坦度，算出输入图像、第一图像以及第二图像的每一个的相加比率；以及像素相加部(60)，按照所算出的各个相加比率，将输入图像、第一图像以及第二图像相加。
图像处理装置方法程序记录介质以及集成电路

[发明专利]基于稀疏与低秩矩阵逼近的高光谱图像恢复方法-CN201610805487.X在审
发明人：曲延云;吴伟伟;谢源 -专利权人：厦门大学
申请日： 2016-09-07 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：基于稀疏与低秩矩阵逼近的高光谱图像恢复方法，涉及图像处理。获取受到混合噪声影响的高光谱图像序列或者对清晰的高光谱图像序列人工添加模拟的混合噪声已获得待处理高光谱数据；将多波段的高光谱图像数据分割成若干小的数据块，并将每个三维数据块拼成一个二维数据矩阵；对每个二维数据矩阵构建加权的Schatten‑p范式低秩矩阵逼近模型；利用扩展的拉格朗日乘数法求解模型得到去除混合噪声后的二维数据矩阵；将每个二维数据矩阵还原回三维高光谱数据后，就得到了去除混合噪声后的多波段高光谱图像；用迭代的方法重复上述步骤以求得到更好的恢复效果
基于稀疏矩阵逼近光谱图像恢复方法

[发明专利]一种基于激光视觉的V型坡口焊缝检测方法-CN201610157576.8在审
发明人：凌超;嵇保健;洪磊;沈健 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2016-03-16 - 公布日： 2016-08-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：首先在不同位置拍摄带有线结构光条纹的焊缝图像，然后进行图像处理，具体过程：首先对图像进行滤波，以去除图像中的颗粒噪声并且掏空面积较大的噪声，然后应用ROI区域提取算法确定光带所在位置，再通过Otsu法对图像进行二值化，接着进行孤点滤波，去除图像中的细小噪声。并采用一种新的细化算法提取光带中心线，同时消除位于光带下方的噪声。提取特征点时，运用斜率法将光带中心线上点进行分类并进行最小二乘法的直线拟合以得到焊缝特征点。
一种基于激光视觉型坡口焊缝检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的被动式太赫兹图像增强方法-CN202110378380.2在审
发明人：刘娅;黄旭扬;姚一可;徐帆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的被动式太赫兹图像增强方法，属于被动式太赫兹图像处理技术领域，其技术要点是：针对噪声污染严重的被动式太赫兹图像，采用一种基于深度卷积网络的方法对图像进行处理，去除严重的条纹噪声及随机噪声，采用对比度线性拉伸的方法进一步提升图像的对比度。对被动式太赫兹图像具有高效的去噪增强效果，大幅抑制条纹噪声及随机噪声，同时改善对比度与清晰度，最终实现显著提升被动式太赫兹图像视觉效果。
一种基于卷积神经网络被动式赫兹图像增强方法

[发明专利]图像处理装置-CN201380078068.5有效
发明人：森田尚孝 -专利权人：株式会社岛津制作所
申请日： 2013-08-08 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明的图像处理装置的本质在于进行如下动作多次重复地进行确定相似图像上的具有与参照图像的分区中拍进的被检体的图案相同的图案的区域并将分区与区域相叠加来生成噪声减轻片断的动作，由此通过将针对参照图像的整个区域获取到的各噪声减轻片断相接合来生成噪声减轻图像当实际使图像处理装置试着进行这种动作时，有时从相似图像找不到与参照图像上的分区对应的区域。因此，在本发明中，通过在该情况下对分区实施空间处理来生成噪声减轻片断。通过这样，能够针对参照图像的整个区域可靠地获取噪声减轻片断，能够更为可靠地从参照图像去除噪声。
图像处理装置

[发明专利]基于粒计算的水下图像增强系统及增强方法-CN201810084505.9有效
发明人：谢迎娟;范新南;张学武;陈俊风;张卓;史朋飞;马金祥 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-01-29 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒计算的水下图像增强系统及增强方法，基于非均匀粒度的计算方法，去除水下光照不均和噪声，在保护纹理细节的完整性的同时，实现图像增强。本发明首先提取水下图像的照度信息，按从粗到细的粒度层次逐步对光照信息进行细分，将图像划分为一系列大小和光照强度不同的粒子构成的集合，并定位最适宜亮度粒子，根据每个粒子的亮度情况分别进行照度补偿，获得去除光照不均的水下图像，然后对每个粒子分别进行噪声去除，实现图像增强。本发明不需要光照先验知识，无需手工调节参数，能够根据图像特点自适应分析,增强后水下图像的纹理和细节信息清晰完整。
基于计算水下图像增强系统方法

[发明专利]一种基于图像分类的菌落计数方法-CN202210384055.1在审
发明人：董琴;范浩楠;陈瑾;刘柱 -专利权人：盐城工学院;云火科技（盐城）有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明涉及菌落计数分类技术领域，尤其涉及一种基于图像分类的菌落计数方法，解决了由于人工观测工序繁杂、耗时长、效率低，而且带有主观性，误差大，重现性不好等缺点的问题。一种基于图像分类的菌落计数方法，在确定图像分割阈值时，阈值的选取是对噪声较敏感的计数系统结构，系统噪声主要是CCD电路引入的随机噪声，因此可在较短的时间间隔内采集多幅图像，然后对多幅图像进行布局，产生待测图像本发明从二值化后的菌落图像中可看出，除了检测出的平皿中的菌落图像外，还可见明显的平皿边缘图像，这影响了后续计数步骤的进行，故需去除平皿边缘图像，由于平皿边缘是个规则的图形，所以采用Hough变换检测的方法来去除平皿边缘图像
一种基于图像分类菌落计数方法

[发明专利]一种毫米波图像强噪声空域消除方法-CN202210938968.3有效
发明人：叶学义;王鹤澎;曾懋胜;蒋甜甜;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种毫米波图像强噪声空域消除方法，首先对毫米波图像预处理，对毫米波图像使用OTSU方法二值分割后，得到不含弱噪声区域的二值掩膜；再确定强噪声空域范围，计算强噪声连通域的最大外切矩形，得到二值掩膜中每个强噪声连通域的最大外切矩形的具体坐标值最后将二值掩膜中所有强噪声连通域消除。本发明针对人体毫米波图像的强噪声，特别是两腿之间的强噪声对检测的严重影响，导致误报严重的问题，根据人体毫米波图像的结构特点，结合强噪声的空域分布特性，可以有效的去除该类噪声，降低误报率。
一种毫米波图像噪声空域消除方法