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[发明专利]一种基于径向基神经网络的有噪运动模糊图像复原方法-CN200610053465.9有效
发明人：朱信忠;赵建民;徐慧英;章琳 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2006-09-08 - 公布日： 2007-11-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于径向基神经网络的有噪运动模糊图像复原方法，包括以下步骤：(1)、先用二维中值滤波器对有噪运动模糊图像y(m，n)生成相应的低通滤波后的平滑图像s(m，n)；(2)、计算有噪运动模糊图像与平滑图像之间的误差图像(m，n)＝y(m，n)－s(m，n)；(3)、用Canny算子进行边缘检测，以估算y(m，n)的梯度f′(m，n)；(4)、根据f′(m，n)的大小来计算每个像素的正则化参数λ(m，n)，再参照误差图像e(m，n)通过径向基神经网络RBFN生成插值图像f_λ(m，n)；(5)、通过将插值图像f_λ(m，n)叠加到低通滤波后的平滑图像s(m，n)，得到去噪后的运动模糊图像f(m，n)；(6)、自动鉴别运动模糊图像的运动模糊方向以及运动模糊长度，得到二维模糊图像的宽为H_L，高为V_L，并利用图像复原算法得到复原图像。本发明能够实现自动鉴别、计算复杂度低、复原效果好。
一种基于径向神经网络运动模糊图像复原方法

[发明专利]一种基于巡检图像的预处理方法-CN201910595754.9在审
发明人：徐海青;吴立刚;杨旭升;王维佳;秦浩;梁翀;余江斌;韩涛;李程启;姚金霞;浦正国;王文清;胡心颖;张彬彬;曹明军 -专利权人：安徽继远软件有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于巡检图像的预处理方法包括图像去雾算法，去除天气因素对图像质量的影响，保证图像的原始特征；图像分割算法，得到满足均匀性和连通性的条件区域，将感兴趣的目标或有意义的区域提取出来；图像去噪算法，去除在成像过程中引入大量噪声，保证目标物的原始特征；图像增强算法，图像增强处理是为了优化图像质量，强调图像中感兴趣区域，提高图像的可读性；图像复原算法，对因出现畸变、模糊、失真或混入噪声产生退化现象的图像进行处理，得到尽可能恢复的源图像。本发明示例的技术方案，用于进行巡检图像的预处理，提升巡检图像的质量，凸显目标物的特征，有利于后期智能识别与分类，比仅依靠人工甄别的方式进行处理而言大大降低了成本。
巡检图像预处理图像原始特征目标物去除图像分割算法图像复原算法图像去噪算法图像增强算法感兴趣区域成像过程区域提取天气因素条件区域图像去雾图像增强退化现象优化图像噪声产生智能识别均匀性连通性源图像畸变混入算法可读性噪声失真保证模糊引入分类恢复

[发明专利]基于原始对偶算法的自适应加权TGV图像去模糊方法-CN201710706994.2有效
发明人：杨爱萍;王金斌;张越;何宇清 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于原始对偶算法的自适应加权TGV图像去模糊方法，包括以下步骤：建立自适应加权TGV图像去模糊模型，基于原始‑对偶算法的对自适应加权TGV图像去模糊模型求解，根据步骤二得到的模型求解迭代公式，对观测图像进行处理，最终获得清晰图像。TGV能有效逼近任意阶多项式函数，能在去模糊的同时避免阶梯效应，可根据图像局部结构自适应调整权值，有效保持图像边缘并抑制噪声；同时，本发明基于原始‑对偶算法思想，推导基于原始对偶的自适应加权TGV去模糊迭代算法实验结果表明，本发明提出的去模糊模型可获得高质量复原图像，所提出的求解算法收敛快，鲁棒性强。
基于原始对偶算法自适应加权 tgv 图像模糊方法

[发明专利]一种基于视频流的风机叶片表面缺陷识别技术-CN202011347582.2在审
发明人：吴巍;李广海;孙学昌;王幸运;马文斌 -专利权人：华能通辽风力发电有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：、视频采集：在固定位置部署高清摄像机，利用高清摄像机对运行的风机进行视频采集，视频分辨率为1280*720，采集每秒24帧的风机运行视频，采集时间1‑2个小时；S2、卷积神经网络操作，对S1中采集到的图像数据中的单帧图像数据进行卷积神经网络操作；S3、图像盲复原；S4、风机叶片缺陷识别，本发明利用成熟的卷积神经网络操作、图像盲复原算法和图像识别算法，实现在风机不停机的情况下，采集并输出满足机器识别要求的高清风机叶片图像，解决了现阶段风机叶片缺陷识别必须将风机停机的问题
一种基于视频风机叶片表面缺陷识别技术

[发明专利]多视点视频中基于空时结合的虚拟视点绘制方法-CN201310188898.5有效
发明人：刘琚;成聪;杨晓辉 -专利权人：山东大学
申请日： 2013-05-20 - 公布日： 2013-08-14 - 主分类号： H04N13/04 文献下载
摘要：首先，通过3D图像变换获得虚拟视点彩色图像与深度图像，并去除小的空洞以及映射错误点；然后进行虚拟视点深度图像的空洞填充，同时对空洞处像素坐标进行记录；之后，进行反向的3D图像变换，在参考视点的目标帧中定位目标区域（导致空洞产生的区域），并利用前后帧对目标区域进行背景复原；最后，使用基于样本的图像修复算法对剩余空洞进行修复。本方法中，通过利用前后帧的图像信息，实现空时域相结合进行补洞，较单纯基于空域的补洞操作，能够使结果更加准确，提高虚拟视点图像的质量；另外，通过反向映射，定位目标区域，有针对性的进行背景复原，较大规模的背景复原
视点视频基于结合虚拟绘制方法

[发明专利]编码曝光成像的快速相对运动场景拍摄装置及复原方法-CN201811117715.X在审
发明人：崔光茫;叶晓杰;于快快;赵巨峰;朱礼尧;张钰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： H04N5/235 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于编码曝光成像的快速相对运动场景拍摄装置及复原方法，所述装置包括：目标物，一定速度运动的小车，编码相机，光纤陀螺,单片机，速度传感器和距离传感器等等。先采用速度传感器和距离传感器结合相机成像原理，初步估计PSF，再采用光纤陀螺来进行PSF的细化处理，最后通过逆滤波的方案来进行图像的复原，并结合优化的领域平均算法对图像进行去噪处理。本发明将逆滤波图像复原的病态问题改为良态；同时采用了光纤陀螺来精确测定目标物拍摄过程中造成的抖动所造成的颤振效应，使得PSF的估计更为精确，图像的复原效果更好。
光纤陀螺复原快速相对运动距离传感器速度传感器场景拍摄曝光成像逆滤波图像编码相机病态问题测定目标初步估计二进制码复原效果快门开关目标函数拍摄过程速度运动图像复原细化处理相机成像单片机目标物抖动颤振去噪算法小车曝光优化

[发明专利]一种相关哈特曼快速波前复原方法-CN202210784699.X在审
发明人：杨奇龙;马晓燠;游双慧;涂鸿;贾天豪;唐彪;周万丽 -专利权人：重庆连芯智能科技研究院有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01J9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种相关哈特曼快速波前复原方法，包括：获取哈特曼波前传感器探测到的初始哈特曼图像和子孔径排布，在所述初始哈特曼图像中选取滤波模板；将所述滤波模板放至初始哈特曼图像中进行相关滤波或核相关滤波运算所述响应图对应有多个子响应图，所述子响应图对应有子孔径；在所述多个子响应图对应的子孔径中，遍历查找各子孔径的像素最大值，并将所述像素最大值的坐标位置进行存储，获取斜率矩阵；通过所述响应图和斜率矩阵进行哈特曼波前复原，获取复原波面。本发明能够通过单次相关滤波实现扩展目标到光斑图像的转变，简化了算法，提高了运算速度，实现了快速波前复原。
一种相关哈特曼快速复原方法

[发明专利]基于离焦光栅和神经网络扩展目标成像波前相位复原方法-CN202210628093.7在审
发明人：朱里程;葛欣兰;马帅;王宁;叶红卫 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G01J9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离焦光栅和神经网络扩展目标成像波前相位复原方法。本发明基于离焦光栅设计了一种操作简单、结构简洁、实时性好、复原精度高的波前传感器，可仅在一个相机的条件下同时获取点目标或扩展目标的在焦和正负离焦图像，通过特征提取算法得到与扩展目标形状无关、仅与成像过程中的波前像差一一对应的特征图像，并利用神经网络构建特征图像和波前相位的非线性关系，避免了传统相位差法需要分别在焦面和离焦面放置多台相机且需保证采样帧频同步的复杂要求，无需耗时较大的迭代寻优过程，直接输出波前复原结果，实现单帧扩展目标图像的快速波前相位复原
基于光栅神经网络扩展目标成像相位复原方法

[发明专利]基于环境光感知的端到端水下图像复原方法-CN202111195071.8在审
发明人：王柯俨;黄诗芮;陈静怡;李娇娇;李云松 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于环境光感知的端到端水下图像复原方法，主要解决现有技术在处理水下图像时色偏校正和清晰化处理效果欠佳的问题。其方案是：利用Pytorch框架分别构建环境光感知网络和复原主体网络，并分别构建这两个网络的训练集B和C；采用自适应矩估计算法分别利用B和C训练环境光感知网络和复原主体网络，将待处理的图像I输入训练好的环境光感知网络，输出环境光值Ac；将Ac和Ic输入训练好的复原主体网络，输出清晰图像Jc。本发明提高了不同退化程度水下图像的对比度，能有效校正色偏，且峰值信噪比、结构相似性、色差公式、无参考图像空间质量评估和水下彩色图像质量评价均优于现有技术，可用于水下图像的清晰化处理。
基于环境感知端到端水下图像复原方法

[发明专利]基于深度学习的超声图像超分辨率重建方法-CN201810541238.3有效
发明人：刘丹平;毛莞丁;胡小波;党普泽;林萌;陈林烽;胡学斌;谭晓衡 -专利权人：重庆大学
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的超声图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：采用Krishnan的稀疏正则化盲复原算法对超声图像B进行预处理；利用预处理后的超声图像F建立数据集训练FSRCNN的权值；利用新的FSRCNN实现超声图像的超分辨率重建。
基于深度学习超声图像分辨率重建方法

[发明专利]一种宽动态范围图像的增强算法-CN201911415245.X有效
发明人：杨皓丹 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种宽动态范围图像的增强算法，包括以下步骤：步骤1：将宽动态范围图像通过反转去雾算法得到反转去雾算法图J1(x)；步骤2：将宽动态范围图像通过直接去雾算法得到直接去雾算法图J2(x)；步骤3：通过计算得到宽动态范围图像与反转去雾算法图J1(x)的余弦相似度值a，宽动态范围图像与直接去雾算法图J2(x)的余弦相似度值b；步骤4：把得到的余弦相似度值a和b作为图像融合公式中的权重。综上所述，本发明具有实用性强、复原效果明显的特点，可用于艺术传媒、医学影像、公安案件侦破、影视制作、航拍图像、文物保护等领域。
一种动态范围图像增强算法

[发明专利]一种图像处理方法、系统、装置及存储介质-CN202110940469.3在审
发明人：戴文睿;郑紫阳;李成林;邹君妮;熊红凯 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像处理方法、系统、装置及存储介质，用于图像稀疏重构、图像去噪、压缩感知图像重构或图像复原，包括：在稀疏信号的一范数正则约束下建立一般性的线性优化逆问题；在标准的或学习的迭代软阈值收缩算法基础上，建立基于凸组合的可微分深度网络模型求解该问题；在求解步骤中引入任意结构的深度神经网络加速求解步骤，减少算法达到收敛所需的迭代次数。本发明将传统迭代优化算法和任意结构的深度神经网络结合，提高图像重构性能，并保证快速收敛，满足图像稀疏重构的当前需求。
一种图像处理方法系统装置存储介质

[发明专利]运动模糊图像复原方法-CN201410616009.5在审
发明人：吕绍杰;张永华;叶旭鸣 -专利权人：中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所
申请日： 2014-11-04 - 公布日： 2015-02-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种运动模糊图像复原方法，该方法用于将两个或两个以上相机获取的同场景的视频序列通过超分辨率重构的方法来复原运动模糊图像。该方法包括：相机选型；场景序列图像获取；序列图像间时空配准；高分辨率图像序列重构等步骤。与现有技术相比较，本发明具备如下有益效果：(1)本发明充分利用了多相机获取同场景图像序列和时序控制电路的时序控制，增加了所获场景图像的细节信息；(2)本发明充分利用了分层搜索策略，提高了图像匹配的速度和精度；(3)本发明充分利用了不同视频图像间亚像素级互补信息和超分辨率重建算法，复原了运动模糊图像，提高了视频图像的分辨率。
运动模糊图像复原方法

[发明专利]一种基于噪声水平的梯度相关TV因子图像去噪去模糊方法-CN201810470422.3有效
发明人：冯华君;黄加紫;徐之海;李奇;陈跃庭 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于噪声水平的梯度相关TV因子图像去噪去模糊方法。日常拍摄所获取的图像都有一定程度的降质，即使是对静态目标的稳定成像，其获取图像也包含有像素级的模糊量，且噪声往往不可避免。对带噪模糊图像进行复原操作可以提升图像质量，然而，抑制噪声和去模糊两者间存在矛盾，图像复原时需兼顾两者的平衡。本发明方法提出一种基于总变分正则化的图像去噪去模糊方法，在对图像进行模糊复原的同时，结合Richardson‑Lucy算法的特点获取初步去模糊图像，通过若干正则化项进行约束，并利用噪声图像梯度的先验分布特性，对正则化权重因子进行梯度相关的分布式调整处理，能有效地抑制噪声同时保持良好的图像边缘特性，获得较高质量的图像。
一种基于噪声水平梯度相关 tv 因子图像去噪去模糊方法

[发明专利]虹膜图像保存方法及复原方法-CN200880106172.X无效
发明人：金大训;崔炯仁;白胜敏;孙政教;朴准镛 -专利权人：虹膜技术公司
申请日： 2008-09-05 - 公布日： 2010-08-25 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及虹膜图像保存及复原方法，通过以下步骤具体实现：从照相机中获得包括虹膜部分的原图像(Iori)的步骤；为了从原图像中提取用于保存的虹膜图像，而获得一次图像(Iextract1)的步骤，该一次图像Iextract1由除去了超出外部圆的部分和在内部圆中包括的图像后的区域构成；从一次图像中获得除去了瞳孔、白眼球、眉毛、眼睑及头发等虹膜的封闭部分后的二次图像(Iextract2)的步骤；将对封闭部分进行了除去处理后的二次图像(Iextract2)变换为极坐标系的极坐标图像(Ipolar)，并对变换后的极坐标图像进行压缩，获得压缩图像(Icomp)的步骤；将压缩图像(Icomp)与用于复原的信息(H)一起作为保存用图像数据(Istore)保存于存储器中的步骤；在虹膜识别时，使用用于复原的算法从保存用数据中获得复原图像(Irestored)的步骤。由此可以减少用于图像保存的存储器的容量，提高在虹膜识别时的处理速度。
虹膜图像保存方法复原