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[发明专利]一种基于图像处理的太阳能硅片和电池片的计数方法-CN201410462869.8有效
发明人：孙智权;张千;童钢 -专利权人：镇江苏仪德科技有限公司
申请日： 2014-09-11 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的太阳能硅片和电池片的计数方法，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。
一种基于图像处理太阳能硅片电池计数方法

[发明专利]一种基于伽柏特征自编码器的车牌分类识别方法-CN201911030371.3在审
发明人：吴蔚;左毅;贺成龙;李晓冬;陈超 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于伽柏特征自编码器的车牌分类识别方法，包括步骤：步骤1，车牌图像预处理；步骤2，将预处理后的车牌图像进行金字塔缩放处理；步骤3，对步骤2缩放处理后的车牌图像伽柏变换；步骤4，对步骤2缩放处理后的车牌图像进行局部采样得到车牌图像块、对经过步骤3伽柏变换后的车牌图像进行局部采样得到局部伽柏特征块；步骤5，由步骤4得到的车牌图像块和局部伽柏特征块输入到带Gabor特征的自编码器网络中去，通过反向传播算法来求得带Gabor特征的自编码器网络结构中的参数；步骤6，提取车牌特征；步骤7，针对步骤6获得车牌特征进行车牌分类识别。
车牌图像伽柏车牌缩放处理编码器预处理分类识别特征块采样车牌识别反向传播网络结构准确度拟合算法金字塔网络

[发明专利]一种水面漂浮物的检测方法、边缘计算终端及存储介质-CN202211422736.9在审
发明人：刘闽 -专利权人：深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种水面漂浮物的检测方法、边缘计算终端及存储介质,该检测方法包括如下步骤：步骤1，视频流获取步骤：获取摄像头的视频流；步骤2，解码步骤：通过边缘计算终端的系统调用功能，使用ffmpeg库对视频流进行解析和处理，完成视频解码；步骤3，推送步骤：通过ffmpeg库的处理，视频流形成以帧为单位的连续图像并把图像转换成三维数组，将三维数组推送到图像处理步骤；图像处理步骤包括步骤4和步骤5；步骤4，关键帧预处理步骤：对已经转换为三维数组的图像进行图像的剪裁、大小变换、色值提取操作。
一种水面漂浮检测方法边缘计算终端存储介质

[发明专利]一种油浸式变压器设备漏油图像识别方法-CN202110345808.3在审
发明人：陆昱;乐弘习;吴振跃;章程熙;乔亚兴;赵皓明;黄维华;朱钦;周琪 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种油浸式变压器设备漏油图像识别方法，包括如下步骤：步骤1，拍摄设备图像；步骤2，将拍摄图像进行灰度化、高斯滤波和对比度增强得到预处理图像；步骤3，对预处理图像通过边缘检测和特征识别，圈定识别位置的零件区域边界，得到边界图像；步骤4，对边界图像根据光照方向消除光照阴影；步骤5，对消除光照阴影的边界图像进行二值化处理，得到判断图像；步骤6，识别判断图像中的疑似阴影区域；步骤7，将疑似阴影区域与零件区域边界进行比对本发明能够实现油浸式变压器设备漏油图像的智能识别。
一种油浸式变压器设备漏油图像识别方法

[发明专利]脑影像脑膜瘤全自动筛查与肿瘤分割方法及装置-CN202210024189.2在审
发明人：尹波;马鑫;李璇璇;赵亚婧;陆逸平;梅楠;刘莉 -专利权人：复旦大学附属华山医院
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种脑影像脑膜瘤全自动筛查与肿瘤分割方法及装置，包括如下步骤：步骤S1：将脑膜瘤患者的图像文件进行格式转换；步骤S2：对格式转换后的图像文件的图像进行预处理；步骤S3：对预处理后的图像文件中的图像数据进行增强处理；步骤S4：对增强处理后的图像数据进行筛查，得到包含脑膜瘤的切片图像并保存；步骤S5：对包含脑膜瘤的切片图像进行分割，得到脑膜瘤分割结果图像并保存；步骤S6：对包含脑膜瘤的切片图像和脑膜瘤分割结果图像进行后处理
影像脑膜全自动肿瘤分割方法装置

[发明专利]变电站复杂背景红外图像中设备的提取方法-CN201710954526.7有效
发明人：王媛彬;尹阳 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2017-10-13 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站复杂背景红外图像中设备的提取方法，包括步骤：一、将通过红外图像采集仪采集的变电站设备红外图像导入图像处理器中；二、图像处理器基于Retinex理论对变电站设备红外图像进行图像增强处理；三、图像处理器采用改进的直方图均衡化算法对经过步骤二处理得到的变电站设备红外图像进行图像增强处理；四、图像处理器采用改进的区域生长分割算法对经过步骤三处理得到的变电站设备红外图像进行图像分割处理，并采用形态学的方法对分割得到的图像进行修复和完善本发明方法步骤简单，设计新颖合理，实现方便，克服了传统直方图均衡化技术存在的对比度的盲目增强和过分增强等缺陷，能够获得理想的目标提取效果，实用性强。
变电站复杂背景红外图像设备提取方法

[发明专利]产生跟随人一起运动的动物的影像的方法-CN200310108018.5无效
发明人：胡学增;粱兆正;许永顺;吴为昊;柯少敏;肖建敏 -专利权人：上海科技馆
申请日： 2003-10-20 - 公布日： 2005-04-27 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：一种产生跟随人一起运动的动物的影像的方法，应用在包括一图像采集设备、一投影设备、一图像处理设备和一投影屏幕的硬件系统上，图像采集系统正对投影屏幕，包括以下步骤：a.图像处理设备接收指令，开启图像采集设备，图像处理设备同时进行初始化；b.图像采集设备采集图像，并输入到图像处理设备；c.图像处理设备判断图像中是否有人的影像存在，没有则回到步骤b。继续采集下一帧图像；有则进入步骤d；d.确定动物的影像的投影位置；e.图像处理设备产生动物的影像；f.投影设备在投影屏幕上投影动物的影像；g.回到步骤b采集下一帧图像，如果连续采集到没有人影存在的图像达到设定的数目，则停止采集图像，整个过程结束。
产生跟随一起运动动物影像方法

[发明专利]图像处理方法、图像处理装置以及图像处理程序-CN202080083365.9在审
发明人：藏之下正志 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/38 文献下载
摘要：本发明提供一种能够削减图像数据的图像处理方法、图像处理装置以及图像处理程序。图像处理方法包括：从校正后的图像数据获取装置和三维数据获取装置，按照图像数据获取装置的每个视场角，针对对象物获取将图像数据和三维数据相关联的多个单位图像数据的步骤；根据多个单位图像数据所包含的多个三维数据来推定平面的步骤；获取将属于所推定的平面的多个单位图像数据所包含的多个图像数据进行分组而得到的图像组数据的步骤；以及选择图像组数据所包含的多个图像数据中的、构成平面所需的图像数据的步骤，因此能够削减图像数据。
图像处理方法装置以及程序

[发明专利]一种星上点目标检测方法-CN201210058449.4有效
发明人：邢坤;周峰;吴立民;刘兆军;张涛;张寅生;胡斌;王斌 -专利权人：北京空间机电研究所
申请日： 2012-03-07 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种星上点目标检测方法，包括对图像数据进行辐射校正处理和几何校正处理的步骤；对图像数据背景抑制处理，获得目标图像数据的步骤；剔除目标图像数据中的粒子尖峰，获得目标过采样图像数据的步骤；利用目标过采样数据获得目标位置数据的步骤采用本发明实现了在星上对图像数据的检测实现对目标获取。
一种星上点目标检测方法

[发明专利]多曲线自动跟踪连接方法及装置-CN200910241731.4有效
发明人：李党;王正 -专利权人：北京智安邦科技有限公司
申请日： 2009-12-04 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了多曲线自动跟踪连接方法及其装置，该方法包括步骤：步骤(101)，对当前图像进行滤波处理获取当前图像的平滑图像；步骤(102)，提取平滑图像的检测点；步骤(103)，获取平滑图像的曲线点并连接曲线；步骤(104)，分析曲线是否发生异常情况并进行相应地处理；步骤(105)，判断当前图像内曲线检测是否完毕并输出曲线。本发明可以准确地检测出场景图像中的曲线。
曲线自动跟踪连接方法装置

[发明专利]一种基于视频的公交车道检测方法-CN201510777875.7有效
发明人：桑农;高常鑫;王金;彭军才;苏伟 -专利权人：深圳华中科技大学研究院
申请日： 2015-11-13 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频的公交车道检测方法：图像获取步骤，从成像设备中获取检测图像；图像预处理步骤，对检测图像进行缩放、掩膜处理、灰度化和高斯平滑滤波等预处理；边缘图像提取步骤，利用Canny算法对预处理后图像提取边缘图像；直线检测步骤，对边缘图像利用霍夫变换算法检测候选直线，对候选直线进行聚类得到可信度最高的直线；直线约束步骤，利用半帧图像单条直线的倾斜角、单帧图像两条直线的对称性信息对直线进行约束；车道跟踪步骤，利用多帧图像车道位置相近信息进行车道跟踪，检测得到有效车道；车道识别步骤，利用SVM颜色分类器识别车道。
公交车道预处理边缘图像车道跟踪检测图像检测车道视频边缘图像提取高斯平滑滤波图像获取步骤智能交通系统图像预处理车道识别车道位置成像设备单帧图像多帧图像霍夫变换算法检测图像提取稳定检测颜色分类直线检测直线约束灰度化可信度半帧单条聚类缩放掩膜图像应用

[发明专利]图像处理方法-CN201610943824.1有效
发明人：石井育规;庄田幸惠;高桥正树;羽川令子 -专利权人：松下电器（美国）知识产权公司
申请日： 2016-10-26 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提供一种能够更切实地进行必要的保护隐私的图像处理的图像处理方法。包括：消失点算出步骤(S11)，算出在时间序列上连续的多个图像中位于同一位置的消失点；受理步骤(S12)，对于多个图像中的至少一个图像，受理对在该图像内应该保护隐私的对象物体的指定；区域算出步骤(S13)，基于在受理步骤中所受理的至少一个图像中的对象物体的指定、和在消失点算出步骤中算出的消失点，算出对象存在区域，该对象存在区域是包含消失点、且对象物体在所述多个图像中可能存在的区域；图像处理步骤(S14)，对多个图像各自的、与在区域算出步骤中算出的对象存在区域的位置相同的区域，进行保护隐私的图像处理。
图像处理方法

[发明专利]基于精简ESRGAN的单图像超分辨率方法及系统-CN202011178157.5有效
发明人：廖祥文;蔡鸿杰;陈甘霖;邓立明;翁钰晨 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于精简ESRGAN的单图像超分辨率方法，包括以下步骤：步骤S1:获取待处理低分辨图像，并预处理；步骤S2:根据预处理后的图像，通过改进型单图像超分辨率生成对抗网络中的生成器模块，生成超分辨率图像，若模型处于训练阶段，则进行步骤S3，否则进行步骤S4；步骤S3:构建判别器，并将判别器用于判断超分辨率图像是否为真实的高分辨率图像，根据判别器得到的结果进行反向传播，优化生成器，重新进行步骤S2；步骤S4:对得到的超分辨率图像进行边缘修复处理，得到最终的超分辨率图像。本发明解决图像放大后的边缘修复问题，去除边缘锯齿效应和块效应，使得图像更加平滑，从而较好地实现单图像超分辨率重建。
基于精简 esrgan 图像分辨率方法系统

[发明专利]图像编码方法-CN200480002507.5无效
发明人：能登屋阳司;角野真也 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2004-01-16 - 公布日： 2006-02-22 - 主分类号： H04N7/32 文献下载
摘要：一种图像编码方法，用于生成能够迅速随机存取的图像编码信号Str，防止压缩效率降低，包括：第1参照限制步骤(S106步骤)，在处理对象的存取单元(RAU)中，对于后项目图像，参照除了按编码顺序位于项目图像之前的图像、和前项目图像以外的其他图像；以及第2参照限制步骤(S114步骤或S116步骤)，在紧后面的存取单元(RAU)中，相于前项目图像，参照除了按编码顺序位于处理对象的存取单元(RAU)的项目图像之前的图像、和处理对象的存取单元(RAU)的前项目图像以外的其他图像。
图像编码方法

[发明专利]一种基于梯度网络的水下图像增强方法-CN202110536518.7在审
发明人：米泽田;晋洁;梁政;张军 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度网络的水下图像增强方法，包括以下步骤，步骤1、获取拍摄的水下图像，通过加权最小二乘滤波法对所述图像进行分层处理，将所述图像分解成逐渐平滑的图像序列，通过所述图像序列获得基础图像和多个细节图像；步骤2、对所述基础图像进行颜色校正网络训练处理获得增强后的基础图像；步骤3、对多个所述细节图像分别进行梯度域处理获得多个梯度图像，并对所述多个梯度图像进行梯度网络训练处理获得多个增强后的梯度图像；步骤4、对所述增强后的基础图像和所述增强后的梯度图像进行重构获得增强后的水下图像。该方法可以有效改善水下图像的质量，在复杂的海洋环境中具有优异的鲁棒性，准确性和有效性。
一种基于梯度网络水下图像增强方法