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[发明专利]一种改进NAS-RIF的OCT图像盲复原方法-CN201810471896.X有效
发明人：王建林;杨佳煜;付雪松;黄展超;邱科鹏 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进NAS‑RIF的OCT图像盲复原方法，属于视觉检测领域。本发明应用GNLDF算法对OCT图像预处理，并采用基于泊松分布的最小误差阈值估计OCT图像的目标支持域；通过引入OCT估计图像的梯度信息，构建基于ATV正则化的改进代价函数，采用分裂Bregman迭代算法优化改进代价函数，进而调整FIR滤波器系数，使投影图像不断接近真实图像，实现OCT图像的盲复原。本方法充分利用了OCT估计图像的梯度信息，通过构建的改进代价函数，有效提高了NAS‑RIF方法在OCT图像盲复原过程中的噪声鲁棒性，且能够保留图像的细节信息，获得了结构清晰、边缘明显的高信噪比OCT复原图像
一种改进 nas rif oct 图像复原方法

[发明专利]一种基于改进ViBe算法的运动目标检测方法及系统-CN201810879170.X在审
发明人：谭洪舟;邓铭豪;陈荣军;谢舜道;苏宏雄;朱雄泳;曾衍瀚 -专利权人：佛山市顺德区中山大学研究院;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进ViBe算法的运动目标检测方法及系统，其中，方法包括以下步骤：采用融合三帧差法的ViBe算法从输入视频图像中获得第一运动前景图像；采用融合边缘检测的ViBe算法对输入视频图像进行边缘提取，并获得第二运动前景图像；将第一运动前景图像、第二运动前景图像和预设的空白图像进行融合处理，并获得前景融合图像；将前景融合图像进行图像复原后，输出复原后的前景融合图像，从而完成运动目标检测。本发明采用三帧差算法和ViBe算法结合，降低了ViBe算法带来的“鬼影”对运动目标检测精度的影响，提高了检测准确度，满足运动目标的检测，降低监控成本，可广泛应用于计算机视频图像处理领域。
算法运动目标检测运动前景图像融合图像输入视频图像图像处理领域计算机视频准确度边缘检测边缘提取监控成本空白图像融合处理三帧差法算法结合图像复原运动目标融合检测鬼影预设帧差复原改进输出应用

[发明专利]一种基于参考纹理迁移的混合失真图像复原方法-CN202310919504.2在审
发明人：张译;杨奇学;牟轩沁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参考纹理迁移的多阶段混合失真图像复原方法，通过三阶段图像处理过程逐步提高混合失真图像的感知质量。本发明的第一阶段实现对混合失真图像的预恢复，第二、第三阶段在纹理匹配的基础上，将参考图像纹理特征迁移至失真图像对应的空间位置，并通过纹理重建网络实现复原图像感知质量的进一步提升。实验结果表明，本发明的三个阶段的算法模型都优于目前主流的图像复原算法。
一种基于参考纹理迁移混合失真图像复原方法

[发明专利]单幅夜间弱照度雾霾图像的复原方法-CN201710279754.9有效
发明人：汤春明;董燕成;于翔;林骏;廉政 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2017-04-20 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：这里涉及的是单幅夜间弱照度雾霾图像的方法，针对单幅夜间弱照度雾霾图像的复原问题，提出一种新的算法。首先将原图像分为纹理层和结构层，对结构层的照射光初步估计之后再优化，然后根据Retinex理论将结构层与优化后的照射光的比值作为反射层，对其高亮区域的过增强及暗区域的噪声进行抑制，再去雾处理。将已优化的照射光取反作为透射率的估计值、对夜间环境光用求取局部均一的方式进行估计之后，再根据大气散射模型求出复原的结构层。最后，将复原的结构层与优化后的纹理层叠加为最终的复原图像。通过与现有主流算法的主客观比较和分析，所提算法的复原结果具有噪声低、纹理细节丰富和色彩恢复度高的优点。
单幅夜间照度图像复原方法

[发明专利]基于先验约束和离群值抑制的图像去模糊方法-CN201710452806.8有效
发明人：李革;张毅伟 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2017-06-15 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种图像去模糊方法，基于先验约束和离群值抑制，采用卷积模型来拟合清晰图像的模糊过程，再对模糊图像I进行复原，由此达到图像去模糊的目的；包括模糊图像显著性结构评估过程、模糊核估计及其离群值抑制过程、非忙反卷积模糊图像复原过程；利用L0范数约束和重尾先验信息获得模糊图像中的显著性结构；具体采用L0范数约束对模糊核进行评估；对评估的模糊核进行离群值抑制；采用非盲反卷积算法得到最终的复原图像。本发明能够解决现有算法中存在的先验假设不准确、先验约束不合适，以及模糊核中存在离群值的问题，能够明显提高模糊图像的复原水平。
基于先验约束离群抑制图像模糊方法

[发明专利]基于人工智能的道路裂缝检测方法及系统-CN202210844419.X有效
发明人：李德科;王晓慧;孙振兴 -专利权人：淄博市淄川区市政环卫服务中心
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的道路裂缝检测方法及系统。该方法包括：获取实时采集的待分析的道路图像；利用改进的运动去模糊算法对道路图像进行处理得到复原图像；将复原图像输入训练完成的神经网络中进行裂缝识别，神经网络的输出为包含裂缝区域的裂缝图像，基于裂缝图像得到道路表面的道路裂缝；其中运动去模糊算法的改进为每个像素点自适应模糊长度的获取，通过每个像素点对应的自适应模糊长度得到对应的模糊核，基于每个像素点对应的模糊核进行反卷积得到复原图像，提高了复原图像的清晰度，增加了对道路缺陷检测的准确度
基于人工智能道路裂缝检测方法系统

[发明专利]一种面向混合约束条件的模糊图像复原方法及终端-CN202110857344.4在审
发明人：张凯;董文德;徐贵力 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向混合约束条件的模糊图像复原方法及终端，步骤如下：根据高斯概率模型对噪声建模，得到模糊图像模型；构建面向清晰图像的约束条件模型；构建模糊图像复原问题模型；得到辅助变量问题求解模型；对于固定的惩罚系数，将辅助变量问题求解模型变形；采用基于变量分离策略的轮换迭代算法，对变形后的辅助变量问题求解模型进行优化求解。本发明采用了基于变量分离策略的轮换迭代算法，引入一个固定的惩罚系数，并为每个约束条件设置两个辅助变量，设计了面向混合约束条件的优化求解算法，从而对模糊图像进行有效复原，提高图像的细节分辨能力，提升其使用价值
一种面向混合约束条件模糊图像复原方法终端

[发明专利]基于中频的图像盲复原方法-CN200910235946.5无效
发明人：罗一涵;付承毓 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2009-10-30 - 公布日： 2010-11-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：基于中频的图像盲复原方法，它包含了图像的中频域的概念以及根据其特性进行几何定位的方法，利用中频域可以对图像的降质PSF进行快速准确的估计，进而用基于中频域的Wiener滤波进行图像的快速复原。本发明针对适合大量成像系统的G类PSF，利用该技术和单参数导数拟合法实现了一种“基于中频估计G类PSF的图像盲复原算法”，并使用了一种特殊的平滑及其快速算法来提高可靠性和速度。该算法具有极速、稳定、参数少、用途广的特点，能对实时图像进行反降质、噪声抑制、细节增强等盲处理，可广泛用于天文、军事、医学、遥感、电视等各个领域。
基于中频图像复原方法

[发明专利]基于DCT和CGAN的微弱光成像复原方法-CN202210544901.1在审
发明人：陈健;李焱;张雷洪;缪海晴;张大伟;卞志祥;王凯民;徐邦联;陈雪;陈婷婷;周彦言;彭建宇 -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： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：基于DCT和CGAN的微弱光成像复原方法，涉及光学图像复原领域，本发明根据微弱光成像原理构建微弱光成像模型，该模型符合泊松分布；利用DCT(离散余弦变换)去噪法对图像进行去噪增强处理，考虑图像信息与噪声的特征，因此在变换域中对噪声进行过滤，再进行高频屏蔽处理；最后利用深度学习方法即CGAN算法(条件生成对抗网络)对图像进行进一步处理，进一步提高图像质量，最终实现图像的良好复原。本发明将DCT去噪法与CGAN算法相结合，能去除严重的泊松分布噪声，还原原始图像信息，去噪和复原效果好，性能优异，时间成本低，图像质量大幅度提高。
基于 dct cgan 微弱成像复原方法

[实用新型]一种基于图像复原的湍流水体目标探测系统-CN201520321271.7有效
发明人：谌雨章;杨婉璐 -专利权人：湖北大学
申请日： 2015-05-19 - 公布日： 2015-08-19 - 主分类号： G01M10/00 文献下载
摘要：本实用新型公开一种基于图像复原的湍流水体目标探测系统，包括LED发射模块、气泡发生模块、信号接收模块、互相关处理模块和图像复原模块，该系统通过双探测器同时获取湍流水体成像探测目标图像及气泡图像，根据气泡图像测出湍流场速度，建立退化模型，采用半盲解卷积算法，进行目标图像复原，实现图像复原的针对性，获取清晰的目标图像，解决了湍流水体探测目标图像的降质问题，提高了图像复原质量。
一种基于图像复原湍流水体目标探测系统

[发明专利]一种大气-海洋散射环境退化图像复原方法及系统-CN202310701588.2在审
发明人：王营博;雷涛;杜晓刚;王梅嘉 -专利权人：陕西科技大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种大气‑海洋散射环境退化图像复原方法及系统，解决了现有图像复原方法鲁棒性不足的问题，提高了退化图像复原的实时性，方法包括：一、分析大气和海洋散射模态下图像退化过程，建立自适应模态匹配的图像复原模型，实现多模态散射环境高鲁棒性退化图像复原；二、估计大气和海洋散射环境中的未知散射参数，并生成退化图像复原网络训练样本数据集；三、建立基于生成对抗网络的退化图像复原网络模型，预训练该网络模型并抽取生成器网络，实现退化图像复原。系统包括相机、ZYNQ嵌入式开发板和交互装置，相机用于采集退化图像；ZYNQ嵌入式开发板搭载有用于实现上述方法的退化图像复原算法；交互装置用于人机交互并显示处理前后的图像。
一种大气海洋散射环境退化图像复原方法系统

[发明专利]一种快速图像去模糊算法-CN201110209524.8无效
发明人：陈奋 -专利权人：陈奋;胡绍湘
申请日： 2011-07-26 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速图像去模糊算法。本发明涉及到一种计算机图像处理技术。该方法采用以下步骤实施：首先采用Wiener滤波算法对模糊退化图像进行处理，得到一幅恢复了大多数原始图像信号但是混入了噪声的复原结果图像，然后再采用快速双边滤波算法对上一步的结果进行噪声和振铃的去除处理该发明可以改善模糊退化图像的质量，提高图像的清晰度，增强图像的边缘和纹理细节信息。该发明算法简单易行，计算复杂度小，能够快速实现，可以应用在退化模型已知的模糊退化图像的快速复原处理中。
一种快速图像模糊算法

[发明专利]一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法-CN202210202939.0在审
发明人：邓岳;蒋星宇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法，包括内循环图像复原优化网络与外循环权重重分配优化网络；获取降质样本和相应的真值样本；固定外循环权重重分配优化网络参数，降质样本输入至内循环图像复原优化网络计算其损失函数，对内循环图像复原网络参数进行更新优化；将降质样本分别输入至更新前后的内循环图像复原网络计算外循环奖励，用于计算外循环权重重分配网路的损失函数并更新优化外循环权重重分配网络参数；输出最终优化后的内循环图像复原优化网络该发明能够显著地提高监督图像复原算法的性能，有效地解决图像降质过程中退化分布不均匀所导致局部图像复原不理想的问题以生成色调更自然的复原后图像。
一种基于双层优化权重分配图像复原监督学习方法

[发明专利]基于近景遥感的去运动模糊方法-CN201710058963.0在审
发明人：雷震;唐梁;张宇 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2017-01-23 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于近景遥感的去运动模糊方法，包括如下步骤1、获取选定区域的街景视频，然后通过分帧提取，获得街景视频的序列模糊图像，再将序列模糊图像数字化处理，得到数字序列模糊图像；2、得到数字序列模糊图像的RGB三维数据矩阵，根据前向光流与后向光流的双向对称性特点，以数字序列模糊图像亮度变化为基础，利用双向光流估计法进行数据正则化估算处理，进而得到估算的数字序列模糊图像光流；3、对估算的数字序列模糊图像光流利用光流复原方法得到复原的图像，去除图像中物体的边缘模糊。本发明通过对街景图像处理，利用光流算法、金字塔分层算法以及傅立叶累积算法对街景中的模糊域进行复原，使其能够达到街景应用的水准。
基于近景遥感运动模糊方法

[发明专利]一种基于阵列图像的运动模糊图像复原方法-CN201610850978.6在审
发明人：邹建成 -专利权人：邹建成
申请日： 2016-09-27 - 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阵列图像的运动模糊图像复原方法。该运动模糊图像复原方法，首先由同焦距阵列镜头获取运动物体某时刻的阵列图像，对获取的阵列图像以中心图像为参考图像进行多尺度特征的配准，然后对阵列图像进行基于小波的图像融合，最后用Lucy‑Richardson算法去除残留的模糊信息，最终实现效果较好的运动模糊图像的复原。该发明在3×3阵列镜头上得到有效的验证，可扩展移动设备在图像复原领域的应用范围。
一种基于阵列图像运动模糊复原方法