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[发明专利]一种面向实时视觉系统的目标压缩感知方法-CN201510559474.4有效
发明人：方武 -专利权人：苏州经贸职业技术学院
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开一种面向实时视觉系统的目标压缩感知方法，包括图像重构步骤、混合压缩感知步骤、高效Vibe目标检测步骤、更新步骤和后处理步骤，图像重构步骤根据采集到的图像尺寸大小对图像进行4*4分块，将得到的图像块转换为16*1的向量；混合压缩感知步骤包括构建混合采样矩阵对相应的图像块进行采样压缩；高效Vibe目标检测步骤对图像块中每个像素点，将像素值与样本集进行比较，判断是否属背景点；更新步骤根据上述检测结果，确定图像块中背景块与目标块区域；然后根据像素点属于背景块还是目标块区域得到该像素点下一帧图像的混合采样矩阵的参数调节信息；后处理步骤对当前帧各图像块进行图像优化处理，得到当前帧最终的目标图像。
一种面向实时视觉系统目标压缩感知方法

[发明专利]一种图像处理方法及装置-CN201310244118.4有效
发明人：马秀明 -专利权人：海信集团有限公司
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： H04N5/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，为提高确定连通域的实时性而发明。一种图像处理方法包括：步骤A:获取待处理图像的第一像素行对应的连通域参数，其中，所述连通域参数包括行缓存空间和至少一个连通域结构体；步骤B:利用所述待处理图像的第二像素行更新所述连通域参数，获得更新后的连通域参数；步骤C：根据步骤A和步骤B的方式遍历所述待处理图像的其他所有像素行，直到所述第二像素行为所述待处理图像的最后一个像素行，并获得对最后一个像素行处理完成后的连通域参数；步骤D：根据所述对最后一个像素行处理完成后的连通域参数确定所述待处理图像中的连通域
一种图像处理方法装置

[发明专利]一种非等厚构件的X射线图像处理方法-CN201810789727.0有效
发明人：刘祎;桂志国;张权;张鹏程;李安迪;杨一鸣 -专利权人：中北大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种非等厚构件的X射线图像处理方法，包括如下步骤：步骤1：对X射线图像进行e为底的对数变换，得到X射线图像的对数图像，并将对数变换后小于0的灰度值置为0；步骤2：针对步骤1获得的对数图像，计算图像中各个像素点的局部方差，根据局部方差对像素点进行区域划分；步骤3：针对步骤1获得的对数图像，基于梯度场非线性放大模型进行对比度增强处理，获得增强图像f；梯度场非线性放大模型构建时，根据步骤2获得的区域划分结果，设定相应的放大系数；步骤4：针对步骤3获得的增强图像f进行灰度处理。
一种构件射线图像处理方法

[发明专利]基于多阶段生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法-CN202310899655.6在审
发明人：尹海涛;周昌盛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，公开了一种基于多阶段生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法，包括：步骤1，构造训练数据集，并对其进行预处理操作；步骤2，将经过预处理的红外与可见光图像在通道维度上拼接并传递给生成器，即构建的多阶段网络，生成融合图像；步骤3，将融合图像与源图像即红外图像与可见光图像传递给判别器，判别输入图像是融合图像还是源图像；步骤4，构建损失函数，训练网络；步骤5，选取多种数据集，评估网络性能。实验证明，本发明能显著提升融合图像的质量，为后续的图像分类、分割、识别与跟踪等高级图像处理任务提供更准确和可靠的数据。
基于阶段生成对抗网络红外可见光图像融合方法

[发明专利]一种基于可变卷积核的烟雾明火检测算法-CN202110797428.3在审
发明人：谭守标;朱兆亚;朱吕甫 -专利权人：安徽炬视科技有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种基于可变卷积核的烟雾明火检测算法，包括以下步骤：步骤1：对采集的图像进行预处理和图片归一化处理，将图像通过图像灰度化和图像去噪，得到处理后的图像，并通过实施插值缩放将图像数据转化为与CNN兼容的形式；步骤2：通过提取烟雾颜色特征确定烟雾区域，并提取处理后图像内含有目标特征的区域；步骤3：将提取的目标特征区域图像数据进行扩大处理；步骤4：将处理后的图像数据通过CNN进行烟雾检测；本发明提高了算法的计算速度
一种基于可变卷积烟雾明火检测算法

[发明专利]跨行业通用的智能机器视觉感知方法-CN202311049573.9在审
发明人：廖峪;唐泰可;罗颖达 -专利权人：成都中轨轨道设备有限公司
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及跨行业通用的智能机器视觉感知方法。所述方法包括：步骤1：使用通用图像获取装置获取行业待处理图像，将行业待处理图像进行标准化处理；步骤2：将扩张图像作为原始图像输入到3D图像重构模型中；步骤3：对得到的三维结构进行特征抽取；步骤4：使用强化学习的目标跟踪算法对特征图进行分析，以得到目标网络；步骤5：使用目标网络对新的特征图进行处理，以输出视觉感知的结果。通过3D图像重构、自注意力机制和强化学习等技术，实现了精细化的图像处理、自适应的决策和智能化的目标跟踪，从而提高了系统的准确性、鲁棒性和适应性。
跨行业通用智能机器视觉感知方法

[发明专利]一种基于眨眼检测的疲劳驾驶监测方法-CN201610835397.5有效
发明人：汪梅;郭林;赵海强;徐长丰;朱亮;朱阳阳;张松志;牛钦 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2016-09-20 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于眨眼检测的疲劳驾驶监测方法，包括步骤：一、图像采集：将每一个采样时刻所采集的脸部图像同步传送至图像处理器；二、图像处理：图像处理器对各分析处理周期内接收到的脸部图像分别进行分析处理，过程如下：201、第一个分析处理周期内所接收脸部图像分析处理；202、下一个分析处理周期内所接收脸部图像分析处理；203、M‑3次重复步骤202；204、下一个分析处理周期内所接收脸部图像分析处理及疲劳驾驶判断；205、返回步骤204。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，基于驾驶员脸部图像的眨眼检测能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测，实用价值高。
分析处理脸部图像疲劳驾驶眨眼图像处理器检测驾驶员脸部图像疲劳驾驶状态采样时刻同步传送图像采集图像处理准确监测监测采集返回重复

[发明专利]基于图像识别深度学习的道路病害检测系统及方法-CN202110616773.2有效
发明人：寇世豪;郑武;张蓉;邓承刚;杨海涛 -专利权人：四川九通智路科技有限公司
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于图像识别深度学习的道路病害检测系统及方法，系统包括图像处理模块、图像检测模块、图像分割模块以及图像分类模块，方法包括样本图像采集步骤、样本图像预处理步骤、样本标注步骤、模型训练步骤和道路病害检测步骤，是一种基于深度学习，对道路图像进行检测、分类、分割的道路病害检测技术。
基于图像识别深度学习道路病害检测系统方法

[发明专利]基于对比度均值的SAR图像相干斑非局部平均抑制方法-CN202011052348.7有效
发明人：朱磊;王瑞兰;刘玉春;蒙晓宇;翟娅娅 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于对比度均值的SAR图像相干斑非局部平均抑制方法，步骤为：步骤1，对待检测的SAR图像做算术平均处理以获得处理图像；步骤2，对处理图像进行对比度均值计算，获得对比度均值图像；步骤3，对对比度均值图像分别进行阈值分割与非极大值抑制处理，分别得到图像Ir和Ig，根据图像Ir和Ig尺度窗内是否包含边缘区的情况设置不同的衰减常数；步骤4，在处理图像中计算搜索窗内的均值比、变差系数和对比度均值，构建相似性测量参量和自适应衰减因子；步骤5，在处理图像中计算非局部加权滤波系数，获得待处理像素的滤波估计图像与边缘检测图像。
基于对比度均值 sar 图像相干局部平均抑制方法

[发明专利]一种可预去除模糊度的图像处理系统-CN202310650115.4在审
发明人：刘琼;彭浩;杨顺;熊芳;高磊 -专利权人：湖南涉外经济学院
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-29 - 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，具体为一种可预去除模糊度的图像处理系统，包括以下步骤：步骤一，将需要处理的图像截图或扫描获得，并对将图像传输到相关处理系统内；步骤二，系统对相关图像进行扫描，获得图像的尺寸，从而对该图像进行均匀分割，从而将图像划分成不同区域；步骤三，对每个区域图像的内容进行提取，得出图像上的每个点的颜色深度，通过迭代运算从而得出每个点的深度值，从而发现该图像模糊点；步骤四，通过傅里叶函数对图像每个点颜色的深度值进行计算，从而计算出潜在的清晰图像；步骤五，根据计算结果对每个点颜色深度值进行补偿，得到补偿后的颜色深度值；本发明能适用于各种类型的模糊图像，具有广泛的普适应。
一种去除模糊图像处理系统

[发明专利]超高清视频图像分析加速方法及系统-CN201811450114.0有效
发明人：刘天弼;冯瑞 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明提供一种超高清视频图像分析加速方法以及基于该超高清视频图像分析加速方法的超高清视频图像分析加速系统，用于采用含有多个图像计算单元的分析平台对超高分辨率的视频图像进行实时处理和分析，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，建立用于获取视频图像的数据传输通道，连续获取视频图像的图像帧并直接进行存储；步骤S2，按获取顺序为获取的图像帧依次设定顺序标记；步骤S3，分析图像计算单元的计算性能，进一步确定各个图像计算单元的处理顺序并生成对应的处理方案；步骤S4，根据处理方案控制相应的图像计算单元对图像帧进行图像分析计算从而获取分析结果；步骤S5，根据顺序标记依次将相应的分析结果进行存储。
超高视频图像分析加速方法系统

[发明专利]一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法-CN202010237471.X有效
发明人：王磊;钟强强;叶军 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法，该图像分割步骤如下：步骤一：设定图像分割阀值；步骤二：对保留的图像阀值之间数据进行二次的阀值设定；步骤三：细化分割后产生的粗糙集数据；步骤四：带入到分割完成数据中的粗糙集数据通过初始分割方法进行检验式分割，查找数据报错；步骤五：按照步骤四的方法不断的进行代入分割；步骤六：分割完毕后将从粗糙集充产生代入的数据从分割完成的数据中抽出，通过多种方法对图像进行分割，产生的粗糙集数据进行代入式处理，通过相似处理的操作，减少边界模糊，再将处理后的图像抽出归位，达到图像快速分割的目的，提高图像模糊边界的抑制速度。
一种基于粗糙快速抑制图像模糊边界分割方法

[发明专利]一种基于人工智能的医学图像处理系统及方法-CN202211272446.0在审
发明人：徐佩;祁建胜 -专利权人：南京鼓楼医院;南京栖木智能技术研究院有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的医学图像处理系统及方法，所述该方法包括以下步骤：步骤S1：通过B超采集医学图像；步骤S2：对采集到的医学图像进行格式转换；步骤S3：对转换后的医学图像进行目标检测和特征提取；步骤S4：进行目标区域标定；步骤S5：对标定好的目标区域进行标志线识别；步骤S6：确定室间隔线与矢量线的夹角范围，并进行分类，所述通过B超采集医学图像，包括：将获取的医学图像上传到远程的数据处理中心；针对医学图像的上传方式，通过图像输出口进行本地存储，通过图像存储模块结合网络传至数据处理中心进行处理，本发明，具有定位精准和实现目标标定的特点。
一种基于人工智能医学图像处理系统方法

[发明专利]一种基于机器视觉和图像处理的硅片计数方法-CN201610113272.1在审
发明人：孙智权 -专利权人：孙智权
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉和图像处理的硅片计数方法，属于图像处理技术领域，其包括如下步骤步骤101、对层叠硅片或电池片的侧面图像进行预处理；步骤102、定位被测物，并由掩膜处理限定运算区域；步骤103、将掩膜后的图像复制，分别进行不同阈值处理，得到去噪二值化的图像；步骤104、对所得去噪二值化图像进行后处理；步骤105、差分统计计数与定位，求得所测层叠的太阳能硅片或电池片的数量；该方法采集层叠的太阳能硅片或电池片的侧面图像，使二值图像突显出缝隙而滤掉其他干扰噪声，最后以差分统计算法求得精确片数，该方法解决了由于获取图像质量不好和噪声较大时计数不准确的问题，提高了计数精度和效率。
一种基于机器视觉图像处理硅片计数方法

[发明专利]数独图像的处理方法及系统-CN202211374498.9在审
发明人：刘小华;杨晨;张喜生 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种数独图像的处理方法及系统，所述方法包括：数据采集步骤：采集数字0、1、2、3、4、5、6、7、8、9相关的图片，构造初始数据集；数据集构造步骤：对初始数据集中的图片进行处理，构造对应的0‑9数字图像的数据集；模型训练步骤：构建并训练用于识别的KNN模型；图像处理步骤：读取待处理的数独图像，对数独图像进行处理，保存为一张新的数独图片；数字识别步骤：识别数独图片上的数字；数独求解步骤：根据数独规则填充数字本发明能够自动对数独图像进行处理、识别、解算，解决了目前计算机自动演算数独图像题目的关键问题，提高了数独图像演算的效率，降低成本，为数独图像的有效应用提供保障。
图像处理方法系统