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[发明专利]基于深度学习的三维人脸重构方法、系统、设备及介质-CN202310158476.7在审
发明人：欧阳霁;周瑜;李鑫;蒋至朗;刘栋;刘强 -专利权人：湖南芒果无际科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的三维人脸重构方法、系统、设备及介质，本方法通过将二维人脸图像输入至粗略模型参数编码器，获得粗略模型参数编码器输出的粗略特征参数，并根据粗略特征参数，获得粗略三维重构人脸；将二维人脸图像输入至训练好的细节模型参数编解码器网络，获得细节特征参数；其中，细节模型参数编解码器网络基于老师网络和学生网络通过二维人脸图像对抗样本和二维人脸图像样本集训练获得；细节特征参数包括表情特征、皮肤褶皱特征、五官细节纹理特征；将细节特征参数融入粗略三维重构人脸中，获得带有细节特征的三维重构人脸；根据带有细节特征的三维重构人脸，获得重构三维人脸。
基于深度学习三维人脸重构方法系统设备介质

[发明专利]一种基于低动态图像的细节特征合成高动态图像的方法-CN201410520475.3在审
发明人：刘卫华;焦淑云;刘颖 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2014-09-30 - 公布日： 2015-01-21 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于低动态图像的细节特征合成高动态图像的方法，首先输入多幅低动态范围图像，接着在时间域提取多幅不同曝光度的低动态范围图像的细节特征，然后基于细节特征构造加权系数，细节特征丰富的像素赋予较大的权值，细节特征不明显的像素赋予较小的权值，将含有丰富细节特征的像素提取到最终的合成图像中，从而获得含有较丰富细节特征、动态范围较广的高动态范围图像。
一种基于动态图像细节特征合成方法

[发明专利]图像处理方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010683784.8在审
发明人：李东芳;柳杨;郭振;郭晏;吕传峰 -专利权人：山东省眼科研究所;平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，揭露了一种图像处理方法，包括：获取原始图像，对原始图像进行编码处理，得到编码图像；对编码图像进行逐级下采样，得到特征图像集，特征图像集包含多张细节特征图像；对特征图像集中的细节特征图像进行逐级上采样，得到还原特征图像集；建立跳跃连接通道，利用跳跃连接通道将所述特征图像集中的细节特征图像传递至还原特征图像集，并利用卷积操作将细节特征图像和还原特征图像集进行融合，得到细节图像集；将细节图像集中的多张图像利用特征金字塔操作进行特征融合此外，本发明还涉及区块链技术，基本数据和/或特征数据可存储于区块链节点中。本发明可以解决对复杂图像处理时无法获取高质量图像的问题。
图像处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种形变指纹识别方法及系统-CN200910093175.0有效
发明人：杨鑫;曹凯;田捷 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2009-09-25 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种形变指纹识别方法和系统，利用图像采集单元、图像预处理单元、特征提取单元、模板存储单元、特征匹配单元，采用细节点、所有脊线上的采样点以及采样点的凸包作为特征来表示指纹；由细节点周围采样点的方向信息来衡量细节点间相似度，选取相似度最大的一些细节点对作为参考点指纹细节点对估计两指纹间的平移和旋转参数并寻找初步的指纹细节点对应关系；根据初步的指纹细节点对应关系用正则化的方法估计二次模型参数，并用二次模型对输入指纹特征做变换；在变换后的两个指纹特征中，重新寻找指纹细节点对应关系并给出匹配分数。
一种形变指纹识别方法系统

[发明专利]底库数据处理方法、人脸识别方法、装置和电子设备-CN201910145138.3有效
发明人：刘宇 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的底库数据处理方法、人脸识别方法、装置和电子设备，在录入的底库数据中增加了细节区域信息，基于细节区域信息进行人脸识别，能够对人脸细节特征进行识别。在每次人脸识别通过时，根据此次识别过程中获取的当前细节特征数据更新细节区域信息，从而可以区分不同的人脸细节特征是临时的，还是常驻的。再次进行人脸识别时，可以考虑常驻的人脸细节特征，以区分长相相近的用户，提高人脸识别的准确度；忽略临时的人脸细节特征，以减少计算量。
数据处理方法识别装置电子设备

[发明专利]一种多聚焦多源图像融合方法-CN202010073108.9有效
发明人：王文举;傅杰;高欣然 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种多聚焦多源图像融合方法，对具有M个聚焦点的源图像进行分解融合叠加处理，将源图像分解成基部和细节，采用双数复小波算法对所述基部进行滤波去噪获得融合基部，采用预训练模型VGG‑S对细节进行深度特征提取获得细节特征，并采用多层融合策略重构细节特征，接着对所述细节特征选取梯度极大值获得融合细节，最后将获得的融合基部和融合细节进行叠合，完成图像融合。该方法获得的融合图像不仅保留了融合前图像的特征信息，提高了图像有效信息的利用率，同时清晰度也更高，更加细节化，全面化，优质化。该方法应用范围更为广阔，可以在日常生活，医学，军事等方面提供更多图像信息。
一种聚焦图像融合方法

[发明专利]一种基于形状特征的三维打印模型细节区域分区填充方法-CN201610348322.4有效
发明人：戴敏;张志胜;张俊卿;胡玉波 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-05-24 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于形状特征的三维打印模型细节区域分区填充方法，该方法首先对模型分层切片，设定模型细节区域参数；其次按层遍历切片区域并判断每一层切片是否存在细节区域，若存在，根据切片区域的轮廓特征划分出细节区域；最后，通过布尔运算获得每层的细节区域与非细节区域，并对每层的细节区域采用高填充率填充。本发明所提出的基于形状特征的三维打印模型细节区域分区填充方法所得到的打印模型在细节位置强度较高，并且具有打印效率高、节约打印耗材的优点。 1
细节区域填充三维打印形状特征切片区域分区切片打印布尔运算打印耗材轮廓特征模型分层细节位置高填充遍历与非节约

[发明专利]图像增强方法、装置及终端设备-CN201911168004.X有效
发明人：王书强;游森榕;陆一乾;胡圣烨 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像增强方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，其中，该图像增强方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行小波变换操作，获取所述待处理图像的原始特征信息，其中，所述原始特征信息包括全局轮廓特征信息、横向细节特征信息、纵向细节特征信息和对角细节特征信息；将所述原始特征信息输入已训练的目标网络进行处理，得到对应的重构特征信息；其中，所述重构特征信息包括全局轮廓重构信息、横向细节重构信息、纵向细节重构信息和对角细节重构信息；对所述重构特征信息进行逆小波变换操作，得到重构图像；所述重构图像的分辨率高于所述待处理图像的分辨率。
图像增强方法装置终端设备

[发明专利]基于混合导向滤波的刺绣VR图像处理方法及系统-CN202210050540.5在审
发明人：刘江辉;黄伟波;罗宁 -专利权人：广东外语外贸大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合导向滤波的刺绣VR图像处理方法，包括从刺绣图像数据集中获取所需的二维刺绣图像数据，并将二维刺绣图像数据转化为所对应的连续特征；对连续特征进行灰度处理，从而获得刺绣图像的尺度特征向量；将尺度特征向量进行混合导向滤波分解处理，得到滚动导向滤波细节层和高斯滤波细节层；将分解得出的滚动导向滤波细节层和高斯滤波细节层进行细节层融合处理；将融合后的刺绣图像细节层特征进行累加处理，获得图像总体特征；本发明中混合导向滤波分解处理以及细节层融合时，能够改善高斯滤波的边缘强度特征对于图像识别的能力，算法融合的过程中简化细节层融合规则，减少图像融合过程中边缘信息的丢失，避免了亮度失真或者不真实的人工效应的状况出现
基于混合导向滤波刺绣 vr 图像处理方法系统

[发明专利]一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法与系统-CN202210859618.8有效
发明人：徐龙生;庞世玺;孙振行;袭肖明 -专利权人：山东省凯麟环保设备股份有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明属于图形分类识别相关技术领域，本发明提出了一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法与系统，在深度网络结构中引入了新的互补特征学习模块和特征细节增强模块；在互补特征学习模块中，利用图像随机擦除机制和分类一致性约束，迫使网络尽可能学习与传统特征互补的信息；在特征细节增强模块中，首先引入判别性特征细节学习模块，通过对比已有特征和学到的重建特征来获取特征细节信息，然后融合特征细节和所学的互补特征，最后引入卷积块注意力模块来进一步提升融合特征的判别能力
一种基于判别特征增强垃圾分类方法系统

[发明专利]指纹识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210493037.7在审
发明人：闵莹;朱峰;白怀文;李瀚辉;张运豪;陈燕军;闫晓春;姜春苗;陈江波;吕智杰 -专利权人：三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：所述指纹识别方法包括：通过指纹传感器捕获指纹；识别捕获的指纹与参考指纹之间的细节点匹配对；基于细节点匹配对计算第一匹配结果；针对细节点匹配对中所述捕获的指纹的每个细节点识别细节点周围特征；针对细节点匹配对中的每个细节点，确定所述捕获的指纹的细节点周围特征是否与所述参考指纹的细节点周围特征匹配；基于该确定计算第二匹配结果；基于第一匹配结果和第二匹配结果生成识别结果。
指纹识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于神经网络展开人脸分解的人脸妆容推荐方法-CN202211282299.5在审
发明人：何淇昌;梁凌宇;朱星 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络展开人脸分解的人脸妆容推荐方法，包括以下步骤：建立妆容模板库；从妆容模板库中选择一张人脸妆容图像，对输入图像和人脸妆容图像进行颜色空间转换，展开人脸分解的图层分解，得到各自的细节层、结构层和颜色层；利用神经网络对细节层、结构层和颜色层进行特征提取，分别得到细节特征、结构特征和颜色特征；计算输入图像和人脸妆容图像的细节特征、结构特征和颜色特征的相似度；从妆容模板库中遍历选择下一张人脸妆容图像，计算与输入图像的细节特征、结构特征和颜色特征的相似度；将妆容模板库中与输入图像的细节特征、结构特征和颜色特征的相似度最大的人脸妆容图像作为推荐结果。
基于神经网络展开分解人脸妆容推荐方法

[发明专利]辨别用图片的获取方法和辨别用图片的获取系统-CN201610065611.3有效
发明人：魏志宇;张婳 -专利权人：魏志宇
申请日： 2016-01-29 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取原始图片及原始图片中任一选取点处的细节图片；提取原始图片中选取点邻域内的图像特征和细节图片的图像特征；将原始图片中选取点邻域内的图像特征与细节图片的图像特征进行对比。如果对比误差在预定范围之内，则确定细节图片为原始图片中选取点处的细节图片。将细节图片发送至终端，以供终端根据细节图片进行图片辨别。其中，优选地，图像特征具体包括：颜色直方图和自回归纹理模型数据。
图片辨别方法系统

[发明专利]基于主体和细节特征的多源图像融合方法与系统-CN202211703840.5在审
发明人：叶沅鑫;张家诚;李金金;陈雅琴 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主体和细节特征的多源图像融合方法与系统，涉及影像处理技术领域。该方法通过获取光学图像与SAR图像，生成光学图像强度分量与模拟SAR图像；之后对光学图像强度分量和模拟SAR图像分别进行主体和细节特征分解，并将主体特征分量和细节特征分量分别融合，得到融合后的主体特征融合结果和细节特征融合结果；最后将主体特征融合结果和细节特征融合结果进行相加得到初步的特征分解融合图像，并将特征分解融合图像进一步与原始光学图像进行快速融合，得到最终融合图像。本发明针对图像的主体和细节特征分量采取不同融合策略，减小了因图像不同特征分量带来的融合差异，提高了图像融合的整体效果，最终融合图像具有更鲜明的色彩信息，实现更细致有效的融合处理效果。
基于主体细节特征图像融合方法系统

[发明专利]一种图像去模糊方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010413329.6有效
发明人：石强;熊娇;刘雨桐;王国勋 -专利权人：华润数字科技有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像去模糊方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：构建残差网络ResNeXt，并对原始图片进行特征提取，获得5个初始特征图；对初始特征图均进行卷积核尺寸为1x1的卷积操作获得5个中间特征图；对中间特征图进行细节恢复迭代处理，并进行卷积操作，获得5个细节特征图；对5个细节特征图进行最近邻上采样，转换成同尺寸细节特征图；对同尺寸细节特征图进行合并得到特征融合后的特征图；对特征融合后的特征图进行卷积操作，然后进行2倍最近邻上采样获得与原始图片尺寸相同的特征图，对得到的特征图进行卷积操作，获得去模糊图像。本发明将不同尺度下的图像特征进行融合，在保证算法效率的同时又保证了图像细节的恢复效果。
一种图像模糊方法装置计算机设备存储介质