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[发明专利]一种双载荷遥感图像融合方法-CN201810111131.5有效
发明人：高立宁;赵艳霞;王玉婷;梁若飞 -专利权人：北京理工雷科电子信息技术有限公司
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种双载荷遥感图像融合方法，一：采集相同时刻、相同场景的红外图像和可见光图像；二：获得可见光图像的背景均值参数value；三：对可见光图像进行目标检测获得目标切片；四：依据目标切片的图像坐标得到目标的物理位置；五：依据目标的物理位置得到目标在红外图像上的图像坐标，且以该坐标为中心，截取包含目标的图像块F；六：根据参数value设定阈值P，在图像块F中统计像素点灰度值大于P的像素点个数N；当像素点个数N处于设定数值区间且大于P的像素点分布集中，则目标切片为真实目标，当像素点个数N大于设定的数值区间的右端值，则目标切片为真实目标；本发明能够降低光学图像目标检测中的虚警率，提高目标检测率。
一种载荷遥感图像融合方法

[发明专利]基于深度学习的图像形变配准方法-CN202110714478.0有效
发明人：刘守亮;魏军;田孟秋;沈烁 -专利权人：广州柏视医疗科技有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像形变配准方法，适用于CT影像和MRI影像配准方法。基于深度学习的图像形变配准方法包括：步骤S1，采集多模态数据集，并预处理图像数据，且多模态数据集包括CT图像和MRI图像。步骤S2：构建基于深度学习的配准网络模型，训练模型。步骤S4：应用变形场，将MRI图像形变配准至CT图像，且后处理配准后的MRI图像。借此，本发明的基于深度学习的图像形变配准方法，其能够根据无监督学习两个待配准图像之间的形变关系，引入的网络结构能有效的配准两个多模态或者单模态图像。
基于深度学习图像形变方法

[发明专利]图像压缩方法及装置-CN201910537649.X有效
发明人：陈鑫 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： H04N19/167 文献下载
摘要：本申请提供一种图像压缩方法，方法包括：从原始图像中获取ROI区域并按照第一压缩等级对原始图像中的非ROI区域进行压缩并将压缩的非ROI区域和原始图像中除非ROI区域之外的区域确定为第一图像；按照第二压缩等级对第一图像进行压缩得到第二图像；若第二图像大小M与预设目标值N的差值不在预设范围内，则根据M与N从第一压缩等级和第二压缩等级中选择需要调整的压缩等级并对选择的压缩等级进行调整。通过用第一压缩等级对非ROI区域进行压缩，以减少非ROI区域大小同时保留ROI区域清晰度，再用第二压缩等级对整体图像进行压缩得到符合要求的图像大小。通过动态调整压缩等级使压缩后的图像大小始终保持在符合要求的范围内。
图像压缩方法装置

[发明专利]一种像素级物体分割方法及装置-CN201811061721.8有效
发明人：林倞;黄浩洸;陈崇雨 -专利权人：中山大学
申请日： 2018-09-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种像素级物体分割方法及装置，所述方法包括：步骤S1，对初始获得的深度图像和彩色图像进行预处理，获得粗糙的前景物体分割结果以及其所在的包围盒区域；步骤S2，对包围盒区域中的彩色图像和深度图像进行预设尺度下的下采样，得到金字塔分辨率下的多组图像；步骤S3，基于图像像素距离，结合不同分辨率下的深度图像和彩色图像，从低分辨率到高分辨率依次对物体分割结果进行联合双边滤波；步骤S4，将经联合双边滤波处理后得到的二值化物体分割结果与初始获得的深度图像和彩色图像进行融合处理，获得最终的像素级目标分割结果，本发明可在低资源损耗的同时实现输出图像中的前景物体的像素级别分割结果的目的。
一种像素物体分割方法装置

[发明专利]游戏地图内地图像素的归属控制方法、系统及计算机可读存储介质-CN202110073824.1有效
发明人：胡汀 -专利权人：上海莉莉丝网络科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： A63F13/45 文献下载
摘要：本发明提供了一种游戏地图内地图像素的归属控制方法、系统及计算机可读存储介质，归属控制方法包括以下步骤：于游戏地图内配置至少包括第一归属对象和第二归属对象的对象群组；第一归属对象和第二归属对象具有游戏地图内任意地图像素的归属权；当第一归属对象向目标地图像素请求获取归属权，且第一归属对象获取目标地图像素的归属权后，判断周边地图像素是否为空置地图像素；当周边地图像素中为空置地图像素的部分，其归属权将被划定至第一归属对象；连接第一归属对象所具有归属权的原始地图像素、目标地图像素和空置地图像素的外围边界，以形成第一归属对象的更新区域边界。
游戏地图像素归属控制方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法-CN202010032744.7有效
发明人：牟轩沁;职少华 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，本发明重建出的先验图像利用已有数据不需要引入其他成像模态图像，图像质量高且易于获得；该方法可以在不依赖于临床CT等其他成像方式的情况下产生高质量的相位分辨图像本发明提出的线性估计模型简单且有效，能够准确估计出运动补偿时序图像，精准刻画出呼吸的运动轨迹同时，图像的细节信息得以保留。本发明能够解决各种具有较大呼吸运动的4D CBCT病例，大量实验结果验证了该方法的有效性；本发明从四维锥束CT迭代重建框架中初始化图像对最终结果的重要性这一新颖角度出发，构造出运动补偿时序图像具有良好的时空分辨率，能够引导迭代重建图像向所期望的图像质量逐渐逼近。
一种先验信息引导四维锥束 ct 图像重建算法

[发明专利]一种叠层成像的信息隐藏方法及系统-CN202010702608.4有效
发明人：史祎诗;祝玉鹏;张峻浩;杨栋宇 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种叠层成像的信息隐藏方法及系统，包括：将待隐藏信息的图像转换为二维码图像；通过视觉密码的编码方法对二维码图像编码获得第一视觉秘钥和第二视觉秘钥；将第一视觉秘钥乘以预设的第一衰减因子后叠加到第一图像；将第二视觉秘钥乘以预设的第二衰减因子后叠加到第二图像；将叠加后的第一图像作为输入图像的振幅；将叠加后的第二图像作为输入图像的相位；输入图像置入叠层成像光路中获得多张衍射图；将各衍射图整合为一张图片；将整合的图片乘以预设的第三衰减因子后叠加到宿主图像中
一种成像信息隐藏方法系统

[发明专利]一种文本识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210111519.1有效
发明人：秦勇 -专利权人：北京易真学思教育科技有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：获取目标图像，目标图像包括至少一个字符，通过预先训练的文本识别模型对目标图像中的字符进行识别，文本识别模型包括识别模块和计算模块，其中，通过识别模块对目标图像进行识别，得到目标图像中至少一个字符中每个字符的第一识别结果和目标图像的映射信息；基于计算模块根据第一识别结果和映射信息计算损失值，并根据损失值更新识别模块；通过更新后的识别模块对目标图像进行识别，得到目标图像中至少一个字符中每个字符的第二识别结果，第二识别结果为目标图像的文本识别结果，能够准确的识别图像中的文本，还能够根据目标图像自动调整识别模型的网络参数，识别速度快、准确率高。
一种文本识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像处理方法及装置-CN201910809934.2有效
发明人：付维浪 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像处理方法及装置，涉及数据处理技术领域。其中，该方法应用于电子设备，该方法包括：获取第一用户图像；确定第一用户图像对应的第一肤况得分；根据第一肤况得分和至少一个历史肤况得分，生成肤况对比图像；历史肤况得分为先于第一用户图像获取的第二用户图像对应的肤况得分；显示肤况对比图像。本发明实施例中，电子设备可以通过分析拍摄的用户图像，确定用户当前的肤况得分，并与历史肤况得分进行对比显示，从而用户可以通过肤况对比图像了解自己当前的肤况，以及肤况在一段时间内的变化，因此，电子设备可以通过分析拍摄的图像为用户提供关于肤况的信息，从而增加了拍摄图像所能提供的信息量。
一种图像处理方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的移动设备图像去雾方法-CN201810652664.4有效
发明人：杨溪;范玉龙;余涛;陈荣;张天伦 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的移动设备图像去雾方法，包括以下步骤：获取实时采集的有雾图像；有雾图像输入区域检测网络，逐区域地提取有雾图像特征并输出有雾图像相关的特征图；特征图传入非线性回归网络层，获得有雾图像每个小区域的媒介透射率，得到透射率矩阵；透射率矩阵传入导向滤波模块，输出精细化透射率矩阵；通过透射率矩阵和有雾图的灰度图来计算大气光；通过透射率矩阵恢复所述采集到的有雾图像获得去雾后的图像。本发明通过具有区域检测功能的深度神经网络模型作为去雾方法的主体模型，在训练网络模型时不需要把图像裁剪成固定大小的图像块，扩大了各层的网络节点的感受野，充分考虑到图像中各个区域间的关系。
一种基于深度学习移动设备图像方法

[发明专利]针对目标图像的类别识别方法和装置-CN202110460794.X有效
发明人：暨凯祥;刘家佳;曾小英;胡圻圻;冯力国;王剑;陈景东 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种针对目标图像的类别识别方法和装置，所述目标图像中包括文本，所述方法包括：识别所述目标图像中的文本内容，得到第一文本识别结果；将所述目标图像输入图像编码器，通过所述图像编码器输出所述目标图像对应的第一图像语义特征向量；将所述第一文本识别结果输入文本编码器，通过所述文本编码器输出所述第一文本识别结果对应的第一文本语义特征向量；将所述第一图像语义特征向量和所述第一文本语义特征向量输入多模融合编码器，通过所述多模融合编码器输出第一全局特征向量；根据所述第一全局特征向量，确定所述目标图像的目标类别。能够提高针对目标图像的类别识别的准确率。
针对目标图像类别识别方法装置

[发明专利]一种结构表观裂缝检测方法、装置及系统-CN202210046122.9有效
发明人：邓露;香超;曹然;史鹏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：其中，方法包括利用携带图像标签的裂缝数据集训练裂缝检测模型；裂缝数据集的各样本图像为被裁剪的图像块，且图像块裂缝有像素级标注。将由携带测距仪且可移动的图像采集设备所采集的待检测结构表观的高分辨率图像分割为多个图像块；将各图像块输入至裂缝检测模型，以识别各图像块是否包括裂缝并提取裂缝特征信息，得到高分辨率图像的各像素级分割图；自动拼接各像素级分割图本申请可以精准、高效地从含复杂背景的高分辨率图像中提取裂缝特征信息。
一种结构表观裂缝检测方法装置系统

[发明专利]一种服务于数据采集的验证码识别方法及系统-CN201710262385.2有效
发明人：范晓忻;朱志伟 -专利权人：金电联行（北京）信息技术有限公司
申请日： 2017-04-20 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明提供了一种服务于数据采集的验证码识别方法及系统，该方法包括：根据URL列表下载若干验证码图像，提取部分图像作为验证码训练图像，剩余的验证码图像为待识别验证码图像；为验证码训练图像标注标签信息；对验证码训练图像和待识别验证码图像分别进行字符分割生成拆分后的单字符图像，并将若干带有标签信息的单字符图像组成训练样本集合，将未带有标签信息的单字符图像组成待测训练样本集合；对训练样本集合进行训练得到字符识别模型，同时将待测训练样本集合输入至字符识别模型中识别待测训练样本集合中的验证码字符信息
一种服务数据采集验证识别方法系统

[发明专利]无人机载SAR图像的实时处理与显示系统及其方法-CN202210039737.9有效
发明人：孙根;李成;陈强 -专利权人：南京天朗防务科技有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：一种无人机载SAR图像的实时处理与显示系统及其方法，包括：在无人机上设置的合成孔径雷达SAR系统，所述合成孔径雷达SAR系统通过无线链路与地面处理中心保持通信连接；运行在合成孔径雷达SAR系统上的模块包括：生成模块，用于将在对地监测时采集来的SAR图像生成图像数据包；压缩模块，用于对图像数据包执行多小波变换的图像压缩；结合另外的结构和方法有效避免了现有技术中无人机载SAR图像处理之后图片清晰度损失较大、图像的质量比较差、给操作人员对SAR图像的判断和分析带来了较大的难度、SAR图像的大小固定无法实现局部放大功能、需要事后对数据进行回放而由专门的图像处理计算机来对图像数据进行解析和显示的缺陷。
无人机载 sar 图像实时处理显示系统及其方法

[发明专利]一种多幅X射线旋转图像轮廓线三维重建方法及其系统-CN201810189126.6有效
发明人：刘荣海;郑欣;沈鑫;杨迎春;郭新良;于虹;许宏伟;虞鸿江;焦宗寒;周静波 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2018-03-08 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种多幅X射线旋转图像轮廓线三维重建方法及其系统，根据获取的目标图像轮廓线确定目标图像轮廓线对应的第一二维矩阵；运用正交优先的8邻域遍历追踪法将第一二维矩阵中的轮廓点进行顺序存储，获得第二二维矩阵；根据不同角度的目标图像轮廓线和不同角度的目标图像轮廓线对应的第二二维矩阵，获取不同角度的目标图像轮廓线的轮廓点坐标集合；将轮廓点坐标集合中的对应点进行匹配获得目标图像的旋转图像对应点坐标；运用旋转图像点的坐标变换矩阵对旋转图像对应点坐标进行逆向求解，获得目标图像轮廓线对应轮廓点的三维坐标。
一种射线旋转图像轮廓三维重建方法及其系统