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[发明专利]基于点扩散函数的图像复原方法、装置及其相关设备-CN202010171313.9有效
发明人：肖君军;马昱;刘彧尘;周武超;刘强 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-04-28 - 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，提供一种基于点扩散函数的图像复原方法、装置及其相关设备，该基于点扩散函数的图像复原方法包括：获取在暗场模式下由宽场显微镜连续采集的以纳米颗粒作为点光源的多张纳米颗粒图像；分别从多张纳米颗粒图像获取以中心纳米颗粒为中点的单个纳米颗粒图像；对多张单个纳米颗粒图像进行自相关处理，获得目标纳米颗粒图像；计算目标纳米颗粒图像对应的点扩散函数值；对点扩散函数值进行拟合得到点扩散函数，根据点扩散函数和非盲复原算法对目标图像进行复原。通过本发明的实施，能够解决现有技术中的图像复原方法存在复原图像时点扩散函数的计算过程较为复杂的问题。
基于扩散函数图像复原方法装置及其相关设备

[发明专利]一种基于Transformer的多阶段渐进图像复原方法-CN202310446877.2在审
发明人：张剑华;王佳佳;李丹阳;周浩;郭烈峰;徐晨阳 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于Transformer的多阶段渐进图像复原方法，该方法的过程包括：S1：构造包含各种退化类型的原始图像训练集，其中，所述原始图像训练集包括带雨图像和模糊图像；S2：使用特征提取模块提取所述各原始图像训练集中的原始图像的数据特征；S3：为所述各种退化类型构建基于Transformer的多阶段渐进图像复原模型，并基于提取的所述原始图像的数据特征对所述多阶段渐进图像复原模型进行训练。所述基于Transformer的多阶段渐进图像复原模型包括三个阶段，为了保留从输入图像到输出图像的细节，在最后一个阶段不采用任何下采样操作，并且所述基于Transformer的多阶段渐进图像复原模型中使用的Transformer模型的复杂度随图像分辨率呈线性增长，可以直接应用在高分辨率的图像上；S4：使用训练好的多阶段渐进图像复原模型对测试集进行测试，并输出对应的复原图像。
一种基于 transformer 阶段渐进图像复原方法

[发明专利]一种基于经典复原算法的叶片缺陷运动模糊图像复原方法-CN202010776748.6在审
发明人：郑浩;仲奇奇;王湘明;周丽婷 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于经典复原算法的叶片缺陷运动模糊图像复原方法，涉及风电叶片无损检测技术领域，本发明提出复原算法进行图像复原，应用在风电叶片缺陷检测上。首先，根据运动模糊图像以及叶片缺陷特点,建立运动模糊的退化模型；然后，基于倒频谱法估计PSF(point spread function点扩展函数)。最后，对复原算法进行实验分析并总结其应用范围。实验结果表明，每一种复原算法在特定情况下都能将叶片模糊图像良好地复原。
一种基于经典复原算法叶片缺陷运动模糊图像方法

[发明专利]车道线识别方法、装置和设备-CN202010422687.3在审
发明人：冯程 -专利权人：北京汽车股份有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提出一种车道线识别方法、装置和设备，所述方法包括：获取预设摄像头拍摄的待处理图像；将待处理图像输入预设图像复原模型进行处理，生成复原图像；对复原图像进行识别，获取当前车辆与车道线的位置信息。由此，通过预先训练的预设图像复原模型对采集的图像进行复原处理后在进行车道线识别，大大减弱因天气、光线等问题对车道线识别率造成影响的问题，提高车道线识别效率。
车道识别方法装置设备

[发明专利]一种机巡缺陷图片图像复原重建方法-CN202111231821.2在审
发明人：毛先胤;彭赤;曾华荣;吕乾勇;杜昊;牛唯 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，它包括：步骤1、获取目标图片；步骤2、建立退化模型；步骤3、推演恢复模型；步骤4、滤波优化并得到复原重建后的图像；相较于常规的复原方法而言，能够更好的改善图像复原效果和较快的速度图像散焦信息的干扰得到有效排除，噪声得到有效抑制，信噪比得到明显改善；解决了现有技术对机巡缺陷图片图像复原效果差等技术问题。
一种缺陷图片图像复原重建方法

[发明专利]基于失真引导的水下图像复原方法-CN202210782462.8在审
发明人：陈炜玲;张江和;林祖鑫;赵铁松;廖弘刚;冯千雪 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于失真引导的水下图像复原方法，包括：步骤S1:构建水下多类型失真图像数据库；步骤S2:通过水下失真图像数据库中的I和M训练失真检测网络，并预测一张失真图像的掩码图M’；S3：将水下失真图像下采样并进行离散化以降低输入图像的维度空间大小，根据水下失真图像的掩码图M’将水下失真图像的失真像素置0后输入Transformer架构，对输出的概率图进行吉布斯采样，获取复原图像的低分辨率先验图像；S4：采用Encoder‑Decoder结构作为复原网络的主体架构，并在复原网络的编码端构建三个分支的输入；S5：构建DAM失真聚合模块，并利用失真检测网络的中间层信息引导复原网络，最终得到水下失真图像的复原图像。本发明能够有效提高水下失真图像的复原效果。
基于失真引导水下图像复原方法

[发明专利]一种空中拍摄形变调整方法-CN201711199064.9有效
发明人：管才路;赵瑜;王秋阳;周勇 -专利权人：合肥赛为智能有限公司
申请日： 2017-11-26 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种空中拍摄形变调整方法，首先根据标志物获取空中拍摄角度和推算模型，将对空中拍摄图像的分析转换为对标志物图像的分析，化大为小，有利于减少工作量，提高图像处理效率。然后，通过推算模型根据空中拍摄图像置换出整体复原图像，再通过参照图像与整体复原图像中参照物的重合度比较，可以判断整体复原图像与实际场景的偏差，从而避免通过空中拍摄图像复原出的整体复原图像出现偏差而正常输出造成的不可预估后果
一种空中拍摄形变调整方法

[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]一种水下激光图像复原方法及系统-CN201910271810.3有效
发明人：侯向锋;周兆丰 -专利权人：湖北师范大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种水下激光图像复原方法，包括以下步骤：步骤S1、建立目标感测辐照度关于复原场景辐照度、背景辐照度以及介质透射率的复原关系模型；步骤S2、对所述背景辐照度进行估算得到背景估算值，对所述介质透射率进行估算得到介质透射率估算值；步骤S3、根据所述复原关系模型、背景估算值以及介质透射率估算值，计算所述复原场景辐照度，根据所述复原场景辐照度复原原始激光图像得到复原激光图像。本发明无需实际环境测量即可实现水下激光图像的复原。
一种水下激光图像复原方法系统

[发明专利]一种基于混合非局部自相似先验的图像复原方法-CN202310343403.5在审
发明人：刘涵;袁伟;刘丁 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合非局部自相似先验的图像复原方法，具体包括以下步骤：学习外部非局部自相似先验；设置初始复原图像和迭代次数；构建非局部相似图像块组；学习内部非局部自相似先验；基于已学习到的外部和内部先验，为每个相似图像块组学习混合非局部自相似先验；将学习到的非局部自相似先验作为字典，对每个相似图像块组进行稀疏编码；复原整幅图像；输出最终复原图像；本发明从待处理图像自身和高质量训练图像块组中学习用于图像复原的混合非局部自相似先验，有效缓解了只使用内部先验导致的过拟合，并增强了外部先验的自适应性，提升了图像复原效果。
一种基于混合局部相似先验图像复原方法

[发明专利]一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法-CN201510233113.0在审
发明人：遆晓光;尹磊;傅绍文;高磊 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-05-08 - 公布日： 2015-07-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法，本发明涉及模糊图像盲复原方法。本发明是要解决现有技术对模糊核的估计不准确，导致复原图像质量并没有明显的改善以及不能准确设计出梯度值加权算法的问题，而提出的一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法。该方法首先进行基于图像亮度、颜色和方向的显著性检测，得到综合显著性图；其次利用显著性图生成反映图像中视觉显著部分的掩膜图像；然后利用掩膜图像对模糊图像的梯度图像进行过滤筛选，得到反映图像显著结构的梯度图像；最后利用经过筛选的梯度图像采用归一化稀疏正则化方法进行复原，得到模糊核和清晰图像的估计。本发明应用于模糊图像盲复原领域。
一种基于显著检测模糊图像复原方法

[发明专利]基于无人驾驶汽车的图像去雾装置及去雾方法-CN201510218407.6有效
发明人：范新南;陈伟;张学武;张卓;李敏;汪耕任;刘振兴 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-04-30 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾装置，包括图像采集装置、环境光估算模块、大气光幕估算模块、图像复原模块与图像调整模块，图像复原模块根据环境光、大气光幕和大气散射模型计算复原图像；图像调整模块包括亮度调整模块和色调调整模块，对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明还公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾方法，包括对环境图像进行环境光估算、大气光幕估算；计算复原图像；根据人眼视觉特性对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明可以对无人驾驶汽车的立体视觉系统进行改进，先对前方道路图像进行去雾处理，再合成实时的3D图像，可以提高3D图像的清晰度和准确率，更加及时地发现潜在的危险。
基于无人驾驶汽车图像装置方法

[发明专利]一种采用图像检测与区域提取的局部模糊复原方法-CN201510322849.5有效
发明人：赵巨峰;高秀敏;张钰;逯鑫淼;臧月 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2015-06-12 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用图像检测与区域提取的局部模糊复原方法，包括如下步骤：（1）局部模糊区域即前景的标记；（2）抠图手段（image matting）实现模糊区域提取；（3）对模糊区域进行复原并修复。本发明方法针对局部模糊图像的复原，考虑利用模糊检测手段标记出大致的模糊区域，进而使用抠图手段实现模糊区域提取，分割出前景与背景，进而对模糊区域进行复原，并进一步整合得到局部复原图像。在本发明方法中，输入观测的局部模糊退化图像，给出相关的几个参数，即可获取效果好的复原图像。本发明方法可应用于清晰背景、运动前景图像的复原。
一种采用图像检测区域提取局部模糊复原方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的模糊图像复原方法及系统-CN202110913832.2有效
发明人：闫兴鹏;刘云鹏;王晨卿;蒋晓瑜;汪熙;荆涛;王子强;屈强 -专利权人：中国人民解放军陆军装甲兵学院
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的模糊图像复原方法及系统。该方法包括获取待复原的模糊图像；利用训练好的模糊图像复原网络模型对所述待复原的模糊图像进行复原；所述模糊图像复原网络模型基于多尺度条件生成对抗网络进行构建；通过在生成器中构建多尺度残差块，并将多尺度残差块作为生成网络中的主要特征提取块，在生成器中的多个多尺度残差块后添加瓶颈卷积层，每个所述多尺度残差块的输出均发送至所述瓶颈卷积层；本发明能够提高模糊图像复原的真实性。
一种基于生成对抗网络模糊图像复原方法系统

[发明专利]图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法-CN201780010884.0有效
发明人：林健吉;成濑洋介;岸根庆延 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2017-02-21 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明提供一种能够获取所希望的画质的摄像图像的图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法。作为图像处理装置发挥作用的图像处理部(35)具备：点像复原处理部(51)，针对通过使用具有包含透镜(16)的透镜单元(12)和成像元件(26)的摄像部拍摄被摄体而从成像元件(26)获取的图像数据，使用基于透镜单元(12)的点扩散函数的复原滤波器进行点像复原处理；以及判别部(53)，基于根据摄像条件变动的透镜(16)的球面像差，判别是否进行由点像复原处理部(51)进行的点像复原处理，点像复原处理部(51)仅在判别部(53)判别为进行点像复原处理时进行点像复原处理。
图像处理装置摄像以及方法