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[发明专利]一种基于暗通道先验的水下图像复原方法-CN202211436297.7在审
发明人：毕胜;杨梦杰;付先平;刘晓凯;金国华 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于暗通道先验的水下图像复原方法，主要包括：使用SLIC超像素分割算法对原始图像进行分割，将得到的超像素分割块代替暗通道固定方形滤波窗口；利用背景光待选点聚集性的分布特征以及待选点周边邻域的平滑特征，对水下图像暗通道中背景光待选点进行自适应的选择；根据输入图与背景光值求取自适应透射率；基于所述水下图像复原模型、最终背景光值以及自适应透射图求解初步复原图像；在Lab颜色空间对初步复原图像进行颜色补偿，并对颜色补偿后的图像整体使用Gamma修正模型进行对比度和饱和度调整。本发明解决了颜色失真问题，提升水下图像的复原质量，同时具有更强的场景适应能力。
一种基于通道先验水下图像复原方法

[发明专利]一种多光谱遥感图像复原方法-CN202210355458.3在审
发明人：毕国玲;李宪圣;陈哲;聂婷;吕恒毅;韩诚山 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2022-04-04 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种多光谱遥感图像复原方法，涉及遥感图像处理技术领域，为解决现有技术针对条带滤光片存在异常时，导致图像出现模糊，而采用现有复原方法会对遥感多光谱图像原有信息带来不同程度的损失等问题，设定光线经多次反射后能量衰减系数为d，经过反射后的能量叠加的位置相对原正常光线成像位置的偏移量为a，正常成像的清晰图像为J，且经过反射后叠加后得到的模糊图像为Z；设定像元位置为k时，清晰图像的码值为J[k]，该位置被反射后的能量叠加后的模糊图像码值为Z[k]，则位置k+a的清晰图像的码值为J[k+a]，对应模糊图像的码值为Z[k+a]，依次类推，获得清晰图像的复原图像，本发明方法避免了其他通用复原算法的复杂计算以及复原后导致的图像细节信息损失。
一种光谱遥感图像复原方法

[发明专利]一种遥感图像刃边区域的选取方法及装置-CN202111539556.4在审
发明人：汪雨豪;易维;曾湧;齐文平 -专利权人：中国资源卫星应用中心
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像刃边区域的选取方法及装置。所述方法包括：基于刃边区域先验知识库，提取遥感图像单波段影像中包含地物刃边区域的感兴趣区域ROI图像；提取所述ROI图像对应的边缘二值图像；基于连通复原算法对所述边缘二值图像的碎片化边缘进行复原处理，得到复原边缘图像；基于所述刃边区域先验知识库和边缘直线提取所述复原边缘图像的刃边区域；依据所述刃边区域先验知识库，确定所述刃边区域的优劣度；基于所述优劣度，迭代提取所述遥感图像中的目标刃边区域。
一种遥感图像边区选取方法装置

[发明专利]一种基于对偶学习的图像风格转移算法-CN201811090280.4有效
发明人：彭宏;陈茹;张国洲;王军 -专利权人：西华大学
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：一种基于对偶学习的图像风格转移算法，首先向预训练好的转换网络VGG19中分别输入内容图片C和风格图片S，并随机初始化一张图片Z；再在原任务中，分别计算C和Z的内容损失、S和Z的风格损失、对得到的初始转换后的图片Z进行降噪、在对偶任务中，计算复原图像C'和Z的内容损失、C'和新的风格图像S'的风格损失，对复原图像C’进行降噪、计算目标函数和梯度，最后用adam优化算法对目标函数进行优化，之后输出风格化图像Z和复原图像
一种基于对偶学习图像风格转移算法

[发明专利]基于自适应惩罚模型的干涉高光谱图像的二次超分辨重建-CN201810665149.X在审
发明人：温佳;王庆成 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应惩罚模型的干涉高光谱图像的二次超分辨重建算法，根据干涉高光谱图像数据的特殊成像原理，提出了一种更适合干涉高光谱数据的自适应惩罚模型的超分辨重建算法。在传统超分辨重建的基础上，本发明采用二次复原对干涉高光谱数据的高频细节进行二次重建，并且对于不同的图像区域，采用不同的自适应惩罚参数。相对于传统Bicubic插值算法，ScSR算法，以及传统的二次复原算法，本发明的超分辨重建效果有明显提高(尤其是在干涉高光谱的干涉条纹部分)，并且与高分辨真实数据相比，也获得了更高的信噪比。
超分辨自适应干涉高光谱数据惩罚模型重建算法重建高光谱图像数据高光谱图像插值算法成像原理惩罚参数复原算法干涉条纹高频细节图像区域真实数据传统的高分辨高光谱信噪比算法复原

[发明专利]一种采用区域滤波的模糊星图复原方法-CN201810662896.8有效
发明人：穆治亚;何昕;魏仲慧;王军;张磊;何家维;何丁龙;吕游 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G01C21/02 文献下载
摘要：一种采用区域滤波的模糊星图复原方法，涉及天文导航技术领域，解决星敏感器在动态条件下工作时，在成像的过程中星点会因能量的分散而出现运动模糊的现象，导致图像的信噪比降低并且星点的模糊区域很难被提取，造成星点质心的定位精度降低本发明通过建立不同工作条件下星点质心的运动模型，确定星点质心的运动轨迹，进而提取星点的模糊区域，再利用区域滤波算法对模糊区域内外的图像进行预处理，最后，利用图像复原算法和退化函数对模糊星图进行复原。本发明能够适应高动态(2°/s)条件，能够有效提高图像信噪比的同时提高星点质心的定位精度。
一种采用区域滤波模糊星图复原方法

[发明专利]基于TV和小波正则化的空间变化模糊图像复原方法-CN201810961332.4有效
发明人：金燕;万宇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TV和小波正则化的空间变化模糊图像复原方法，包括：(1)对模糊图像进行灰度化；(2)根据灰度化的模糊图像构建模糊核分解模型，在所述模糊核分解模型中，采用奇异值分解方法将模糊核分解为基滤波矩阵和系数矩阵(3)应用所述模糊核分解模型，并结合TV正则项和小波正则项构建去模糊模型；(4)将所述去模糊模型转化为增广拉格朗日形式后，在对增广拉格朗日形式的去模糊模型进行改进，得到新去模糊模型；(5)采用ADMM算法对新去模糊模型进行数值迭代求解，获得复原图像。该方法解决了TV正则化算法在复原过程中产生的细节信息丢失问题。
基于 tv 正则空间变化模糊图像复原方法

[发明专利]混合视频编码标准中基于多尺度神经网络的帧内预测算法-CN201910689148.3在审
发明人：范晓鹏;王洋;赵德斌 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： H04N19/593 文献下载
摘要：本发明提出了混合视频编码标准中基于多尺度神经网络的帧内预测算法，属于视频编码技术领域。所述帧内预测算法包括：步骤一：获取当前编码块的预测值；步骤二：将当前编码块与相邻的L‑型重构像素拼接成更大的图像块；步骤三：将拼接后的图像块输入到多尺度特征提取网络获得多尺度特征；步骤四：将多尺度特征输入到复原网络中，通过使用卷积层实现图像预测模块的复原，获得当前编码块更准确的预测块。所述帧内预测算法能够有效提高混合视频编码标准中帧内预测的准确性。
帧内预测算法混合视频编码多尺度特征编码块神经网络多尺度图像块复原视频编码技术图像预测模块网络获得像素拼接帧内预测预测卷积重构拼接网络

[发明专利]一种基于静止轨道的在轨遥感图像复原评价方法及系统-CN202310692338.7在审
发明人：毕国玲;陈欣然;司国良;余达;宁永慧;刘春香;石俊霞;李巍;鲍赫 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于静止轨道的在轨遥感图像复原评价方法及系统，所述方法适用的系统依次包括：积分球，刃边图像靶标，平行光管，空间相机原理样机，成像处理器以及快视设备；所述成像处理器分别与空间相机原理样机和快视设备之间设有连接的线缆；该方法包括以下步骤：步骤一、采集图像；步骤二、计算奈频传函；步骤三、计算信噪比；步骤四、融合评价。本发明的基于静止轨道的在轨遥感图像复原评价方法及系统，针对静止轨道凝视成像的面阵相机在轨复原时，奈频传函提高而信噪比下降这一矛盾，以及现有图像复原评价方法的局限性，可以根据总体指标要求，将奈频传函和信噪比这两个指标进行融合评价，有效指导复原算法的改进。
一种基于静止轨道遥感图像复原评价方法系统

[发明专利]基于卷积神经网络的原子力显微镜图像盲复原方法-CN201910920985.2在审
发明人：胡佳成;颜迪新;施玉书;黄鹭;李东升 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-01-17 - 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原子力显微镜图像盲复原方法，具体实施内容为：本发明方法首先利用数学形态法中的腐蚀算法生成仿真训练样本，然后通过U‑Net子网络从样本中提取针尖卷积效应的特征向量，利用自适应正则化模型进行预训练，最后把针尖卷积信息引入到U‑Net卷积神经网络通过真实测量样本训练，采用梯度下降算法得到最终模型实现图像盲复原的方法，算法具有创新性且鲁棒性佳，同时简单实用，精度高。
卷积神经网络针尖卷积样本原子力显微镜图像图像盲复原测量样本仿真训练数学形态算法生成特征向量下降算法最终模型创新性鲁棒性正则化子网络自适应算法复原腐蚀引入

[发明专利]一种实时图像盲复原方法-CN201510158725.8有效
发明人：邹建华;高伟哲;赵玺;张志广;王斌 -专利权人：西安交通大学;广东顺德西安交通大学研究院
申请日： 2015-04-03 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种实时图像盲复原方法，包括对退化图像进行傅里叶变换，然后求出退化图像的归一化频谱，根据自然图像的频谱分布规律，对退化图像的原始图像的频谱进行重建，估计出原始图像的归一化频谱，对退化图像的归一化频谱和重建频谱进行比较，求取系统的光学传递函数，进而求取退化图像的点扩散函数，根据所获得的点扩散函数，对退化图像进行维纳滤波复原，从而得到理想的图像。本方法不包含耗时的迭代，方法简单，易于实现，从而降低了算法复杂度，同时获得了准确的点扩散函数估计，取得了良好的图像复原效果。
一种实时图像复原方法

[发明专利]一种基于边缘图块锐化的模糊图像非盲复原方法-CN201910774540.8有效
发明人：崔光茫;赵巨峰;石振;辛青;张钰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明为一种基于边缘图块锐化的模糊图像非盲复原方法，包括以下步骤：建立边缘图块数据库；提取模糊图像G的边缘分割图像G1和平滑区域分割图像G2；对边缘分割图像G1进行网格划分，在划分好的网格区域中针对有像素值的边缘区域位置图块进行匹配锐化处理，获得锐化更新后的边缘区域图像G1′；对平滑区域分割图像G2进行复原，获得复原的平滑区域图像G2′；获得模糊图像G的复原图像本发明的优点是：通过对边缘区域图像进行网格划分，对于每个划分的单元网格，搜索确定图块数据库中与其灰度相似度匹配系数最大的清晰图块，完成边缘区域的的图块锐化更新，实现边缘清晰度提升的同时，避免了复原算法迭代引起的振铃效应
一种基于边缘锐化模糊图像复原方法

[发明专利]一种图像数据的复原方法和装置-CN201710551742.7在审
发明人：邱海 -专利权人：青岛海信移动通信技术股份有限公司
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像数据的复原方法和装置，应用在移动终端中，所述移动终端具有陀螺仪，所述方法包括采集第一图像数据并调用所述陀螺仪测量角速度；采用所述角速度确定所述移动终端在采集第一图像数据时的抖动轨迹；根据所述抖动轨迹对所述第一图像数据进行去模糊处理，获得第二图像数据。在复原第一图像数据的过程中复用移动终端常规配置的陀螺仪，无需额外配置专门的硬件，成本低，通过陀螺仪测量移动终端在采集第一图像数据时的抖动轨迹，避免采用复杂的算法预估抖动，大大减少了复原处理的复杂度，从而提高了复原处理的速度，而且，抖动轨迹是真实的轨迹，相比预估的精确度更高，从而提高了复原的效果。
一种图像数据复原方法装置

[发明专利]一种星载遥感图像快速复原方法-CN202211066272.2在审
发明人：王允森;崔伟光;邵思霈;姜大伟;刘吉霞;杨宁 -专利权人：山东航天电子技术研究所
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于星载遥感图像处理技术领域，提供一种星载遥感图像快速复原方法，其包括S1：对原始遥感图像g(x,y)进行随机采样，切出一块M*M大小(像素)的样片g1(x,y)；S2：进行快速8‑bit量化；S3：设定模糊尺度d的阈值，将通过自相关方程计算的量化后图像样片的模糊尺度d，与阈值相比较，如果超过阈值，则执行步骤S4；S4：通过改进的L‑R滤波算法进行复原。本发明采用随机方法从原始图像获取小规模样片，采用并行方式进行8‑bit量化，并快速计算模糊尺度，确定是否需要复原，减小了运算时间；采用改进的L‑R滤波进行图像复原，同时考虑了无参考评价参数和有参考评价参数，能够获得更高的图像复原质量。
一种遥感图像快速复原方法

[发明专利]基于距离加权稀疏表达先验的图像复原与匹配一体化方法-CN201810217553.0有效
发明人：桑农;李亚成;林伟;邵远杰;高常鑫;李乐仁瀚 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于距离加权稀疏表达先验的图像复原与匹配一体化方法，包括：利用退化图像和初始清晰图像对模糊核的约束与梯度算子正则化来估计模糊核，得到模糊核的估计；利用模糊核的估计和字典D对初始清晰图像的约束来估计初始清晰图像，得到清晰图像估计；采用距离加权的稀疏表达算法，得到清晰图像估计在字典集中的稀疏表达系数向量估计；对上述步骤进行A次迭代，得到目标图像和目标图像在参考图像中的初始定位；缩小参考图像的范围后利用上述方法得到目标图像的复原图像和定位结果本发明有效解决了现有模糊图像复原与匹配方法中存在的对噪声敏感、较差的复原效果对匹配任务造成严重的影响等问题，适用于视觉导航系统。
基于距离加权稀疏表达先验图像复原匹配一体化方法

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