专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种LED屏校正过程中的图像去抖方法及装置-CN202010113346.8有效
  • 何志民;李文瑞 - 卡莱特(深圳)云科技有限公司
  • 2020-02-24 - 2021-02-19 - G06T5/00
  • 本发明涉及LED显示屏技术领域,具体公开了一种LED屏校正过程中的图像去抖方法及装置,方法包括获取LED屏的图片,并选取部分LED屏的图片作为模糊估算样本;对模糊估算样本进行频域转换,并获取高频分量的分布特征;对分布特征进行量化,获取模糊角度并确定模糊方向;根据模糊角度与模糊方向进行迭代估计,获取模糊长度;根据模糊角度与模糊长度构建模糊;采用模糊核对LED屏的图片进行去模糊处理等步骤。本发明的LED屏校正过程中的图像去抖方法及装置,运用于LED屏校正的特定应用场景,对LED屏校正时相机抖动拍摄的图片进行去抖,具有参数估算的精确度高、去模糊后图像更清晰、无波纹噪声以及局部像素退化等优点
  • 一种led校正过程中的图像方法装置
  • [发明专利]基于位置探测图形梯度和强度先验的QR码盲去模糊方法-CN202210566548.7有效
  • 孙科 - 武汉朗修科技有限公司
  • 2022-05-24 - 2022-09-27 - G06K7/14
  • 本发明提供了一种基于位置探测图形梯度和强度先验的QR码盲去模糊方法。该方法通过对模糊的QR码图像进行预处理,并将其分割成四个模糊区块,使QR码中的三个位置探测图形和一个校正图形分别位于这四个模糊区块中;然后分别提取各模糊区块中的相应位置探测图像和校正图像,并求解其模糊,再利用求得的模糊和非盲去模糊方法得到各模糊区块的清晰图像,最后合并成完整清晰的QR码图像。通过上述方式,本发明仅需求解QR码中三个位置探测图形和一个校正图形的模糊,极大缩短了去模糊的时间,显著提高了去模糊效率;本发明采用的梯度和强度先验的方式也非常契合位置探测图形和校正图形黑白相间的图案特点,能够达到较好的去模糊效果。
  • 基于位置探测图形梯度强度先验qr码盲去模糊方法
  • [发明专利]一种微创手术镜下模糊图像的处理方法-CN202310973870.6有效
  • 滕长青;俞晓红;刘青山 - 普密特(成都)医疗科技有限公司
  • 2023-08-04 - 2023-10-27 - G06T5/00
  • 本发明涉及一种微创手术镜下模糊图像的处理方法,该方法包括以下步骤:S1、读取微创手术镜下采集的模糊图像A;S2、采用方向像素变化率确定模糊图像A在空域上沿着角度k的方向的融合函数F;S3、确定模糊图像A沿着角度k的方向的模糊分布函数J;S4、确定模糊图像A沿着角度k的方向的模糊分布函数J的最小值及其对应的角度K;S5、以模糊图像A沿着角度k的方向的模糊分布函数J的最小值对应的角度K的方向的逆方向作为图像调整的方向,对模糊图像A中选定的模糊区域沿着图像调整的方向进行平移,直至模糊图像A的清晰度达到医护人员能够正常观看为止。该方法能够将微创手术镜下采集的模糊图像处理成不影响观看的图像。
  • 一种手术模糊图像处理方法
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的图像非均匀运动模糊去除方法-CN201510091585.7有效
  • 孙剑;曹文飞;徐宗本 - 西安交通大学
  • 2015-02-28 - 2015-06-03 - G06T5/00
  • 一种基于深度神经网络的图像非均匀运动模糊去除方法,包括深度神经网络参数训练、深度网络应用于图像实现运动模糊估计和去除两大步骤。深度网络结构由卷积网络层和前向网络层构成,该网络模型训练过程为:用自然图像生成模糊图像块和模糊核对,用上述数据训练深度神经网络模型参数。给定一幅运动模糊图像,将图像分解为带重叠区域的图像块集,将每个图像块输入深度神经网络输出图像块对应的运动模糊概率分布,进一步通过优化马尔可夫随机场模型获得图像逐点不同的运动模糊。最后,基于上述估计的运动模糊,通过解卷积算法获得去模糊图像。由于深度神经网络的强学习能力,本发明可以精确的估计图像非均匀运动模糊,进一步获得清晰图像。
  • 一种基于深度神经网络图像均匀运动模糊去除方法
  • [发明专利]一种基于近红外图像的运动模糊图像去模糊方法和装置-CN201110212832.6有效
  • 戴琼海;李雯 - 清华大学;北京航空航天大学
  • 2011-07-27 - 2011-11-23 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种运动模糊图像去模糊方法和装置,所述方法包括以下步骤:步骤1,获取场景的可见光模糊图像和近红外闪光图像;步骤2,在所述近红外闪光图像中选取不包含由近红外闪光带来的阴影和高光区域作为选定区域,在可见光模糊图像中选取对应的区域作为选定区域;步骤3,基于所述选定区域的梯度信息,估计第一模糊和第一清晰图像;步骤4,基于所述第一清晰图像得到第二模糊;步骤5,基于所述第二模糊,得到作为所述可见光模糊图像去模糊结果的第二清晰图像本发明通过结合近红外闪光图像与可见光模糊图像的梯度相关性,对低光照条件下的可见光模糊图像进行快速、有效的去模糊复原,从而使得采集的图像能够更好地服务于各种应用。
  • 一种基于红外图像运动模糊方法装置
  • [发明专利]一种车牌图像去模糊的方法及系统-CN201410355699.3有效
  • 李厚强;卢庆博;周文罡 - 中国科学技术大学
  • 2014-07-22 - 2014-10-08 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种车牌图像去模糊的方法及系统,其中,该方法包括:基于稀疏表达系数和角度之间的函数关系依次进行粗粒度角度估计与精细角度估计,获得卷积角度参数;根据所述卷积角度参数,并基于频谱特性来进行长度估计,获得卷积长度参数;利用卷积角度与长度参数构造出卷积,再利用图像去模糊算法获得清晰图像。通过采用本发明公开的方法及系统提高了图像的去模糊效果,减少了计算复杂度,且具有较高鲁棒性。
  • 一种车牌图像模糊方法系统

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