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[发明专利]基于图像处理的酒盒缺陷检测方法-CN202211067819.0有效
发明人：张学锋 -专利权人：山东微山湖酒业有限公司
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-02 - 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，具体涉及一种基于图像处理的酒盒缺陷检测方法，该方法对覆膜表面图像进行动态模糊检测，获取存在动态模糊的覆膜表面图像的动态偏移类型和动态偏移方向；基于动态偏移方向获取目标拖影边缘，计算目标拖影边缘上的每个像素点的运动模糊距离，在运动模糊距离的范围内，根据目标拖影边缘上每个像素点与原像素点之间相邻两个像素点的灰度差值，得到模糊核中的每个元素值；结合运动模糊距离、动态偏移方向和元素值，对覆膜表面图像进行图像去模糊，得到清晰覆膜表面图像，进而检测清晰覆膜表面图像中的缺陷区域；通过获取模糊核，使得去模糊结果后得到的图像更加清楚，增强了酒盒纸板的缺陷检测结果的准确性。
基于图像处理缺陷检测方法

[发明专利]基于卷积神经网络的运动模糊编码点的身份识别方法-CN201611109116.4有效
发明人：周含策;张丽艳;陈明军 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-12-06 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的运动模糊编码点的身份识别方法，具体步骤包括：步骤一、标定实拍相机，构造虚拟相机编码点，获取大量运动模糊编码点图像‑编码点身份样本；步骤二、构造卷积神经网络MBCNet；步骤三、将运动模糊编码点图像‑编码点身份样本的集合对卷积神经网络MBCNet进行训练及测试；步骤四、运用训练后的卷积神经网络MBCNet对运动模糊图像进行分割、分类，即可获得对应的编码标记点身份ID；该识别方法能够对实际拍摄的运动模糊图像进行处理，得到对应的编码标记点的身份，对于高速运动物体机器视觉测量可以提供快速可靠的前期数据，扩大机器视觉测量方法的应用领域。
基于卷积神经网络运动模糊编码身份识别方法

[发明专利]用于高速物料传输视觉检测系统的运动模糊核测量方法-CN202010325493.1有效
发明人：秦训鹏;李轶峰;章振原;王子轩;郑雪松;程鹏飞 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种用于高速物料传输视觉检测系统的运动模糊核测量方法，用于测量高速物料传输过程中物料输送机构与工业检测相机所组成的系统在成像过程中的运动模糊核，该方法包括以下步骤：通过高速相机对随传送带运动的点光源进行采样；标定高速相机与工业检测相机的参数及成像关系；通过标定关系确定高速物料传输视觉检测系统的运动模糊核；上述方法通过高速相机进行数据采集，之后经过标定与换算等数据处理即可快速求得物料输送机构与工业检测相机组成系统的运动模糊核本方法不仅实施简单、运动模糊核测量准确、生产效率高、一次测量数据可多次使用，而且减少硬件升级与改造的成本。
用于高速物料传输视觉检测系统运动模糊测量方法

[发明专利]基于主成分分析的匀速直线运动模糊图像参数估计方法-CN201310283053.4有效
发明人：张艳宁;李海森;姚睿;孙瑾秋 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2013-07-05 - 公布日： 2013-10-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主成分分析的匀速直线运动模糊图像参数估计方法，用于解决现有匀速直线运动模糊图像参数估计方法精度差、速度慢的技术问题。技术方案是将主成分分析引入到直线运动模糊参数估计中，首先分割出模糊图像倒谱图像中亮线，然后，用主成分分析估计亮线的方向，最后，根据计算模糊图像中傅里叶变换图像的条纹宽度来估计模糊长度。基于主成分分析的方法能避免对角度穷举，能够快速准确的估计匀速直线模糊参数。经测试，在同精度条件下，相较于背景技术穷举角度的方法速度提升近10倍。
基于成分分析匀速直线运动模糊图像参数估计方法

[发明专利]结合alpha通道和图像分割的局部运动模糊复原算法-CN201410486243.0在审
发明人：闫乐乐;李辉;邱聚能;梁平;任金凡 -专利权人：中华人民共和国四川出入境检验检疫局
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：首先根据模糊图像的信息估计出模糊参数，通过alpha通道和点扩散函数（PSF）之间的关系估计出点扩散函数，实现模糊图像的复原；然后利用图像分割的知识，将复原图像准确地定位到背景图像中；最后根据提出的图像合成方法本发明的有益效果是：仿真结果表明提出的复原算法在进行模糊参数估计时估计精度高,对由直线运动造成的运动模糊复原效果好,提出的图像合成方法行之有效,解决了局部运动模糊的复原问题。
结合 alpha 通道图像分割局部运动模糊复原算法

[发明专利]一种融合TEB算法和模糊控制的AGV轨迹跟踪控制方法-CN202110661511.8在审
发明人：易广政;吴佳峰;马向华;狄逸群;陈浩 -专利权人：上海应用技术大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合TEB算法和模糊控制的AGV轨迹跟踪控制方法，包括步骤1：建立AGV运动学状态方程，构建TEB算法多目标优化问题；步骤2：设定目标点，构建TEB算法求解模型，每个迭代周期得到优化后的最优轨迹序列；步骤3：基于所述的最优轨迹点序列和反馈的实际轨迹点序列，计算距离误差和角度误差，设计轨迹跟踪模糊控制器，包括输出参数模糊化处理、设计模糊规则和进行模糊推理；步骤4：控制器输出AGV运动的控制量，通过运动学方程转换成差速AGV左右轮的运动参数并传递给受控对象，组成TEB算法规划最优轨迹点、轨迹跟踪模糊控制器、AGV运动学方程和被控对象的闭环控制系统。
一种融合 teb 算法模糊控制 agv 轨迹跟踪方法

[发明专利]船舶自适应模糊输出反馈航迹跟踪控制方法及控制系统-CN202211031067.2在审
发明人：祝贵兵;李俊辉;马勇;卢金树;陈超;喻淑兰 -专利权人：浙江海洋大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明属于船舶自动控制技术领域，具体涉及一种船舶自适应模糊输出反馈航迹跟踪控制方法及控制系统，包括：采集船舶运动信息；根据船舶运动信息建立船舶运动学及动力学模型；根据船舶运动学及动力学数学模型及模糊逻辑系统建立事件采样机制自适应模糊状态观测器；根据船舶运动学及动力学数学模型及事件采样机制自适应模糊状态观测器建立事件采样机制控制律。本发明通过事件采样机制模糊状态观测器，成功解决由网络环境引起的位置信息中断问题并通过事件触发机制与自适应模糊反馈控制的结合，且解决了由事件采样机制导致的信号不连续问题，并使得执行器对控制命令的需求响应频率大幅下降
船舶自适应模糊输出反馈航迹跟踪控制方法控制系统

[发明专利]一种利用运动模糊信息的物体跟踪方法-CN201410280387.0有效
发明人：徐向民;张南海;郭锴凌;钟岳宏;陈永彬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-06-20 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用运动模糊信息的物体跟踪方法，首先提取跟踪目标特征，利用模糊核函数构造模糊目标图像；然后利用得到的清晰目标和模糊目标并对图像分块构造字典；接着利用构造的字典采用稀疏表示方法表示跟踪目标，利用系数提取运动信息；采用粒子滤波算法定位跟踪目标，跟踪目标由分块系数确定，粒子滤波算法中的粒子采样分布与运动信息相关；最后利用新跟踪到的目标，结合稀疏编码和增量学习进行字典更新。本发明的方法，利用构造的字典可以解决图像因运动模糊降级造成的特征不易提取问题，利用运动信息可以提高物体跟踪算法准确度与运行速度。
一种利用运动模糊信息物体跟踪方法

[发明专利]一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质-CN202310649823.6在审
发明人：张登银;鲍一飞;英俊豪;陈灿;周超 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质，包括获取待去运动模糊的模糊图像；将所获取的模糊图像输入预先构建并训练好的基于多尺度特征融合模块与局部通道信息交互模块的图像运动模糊去除模型中，获得清晰图像；其中，所述图像运动模糊去除模型是通过多尺度特征融合模块提取不同空间尺度和不同频率的特性信息后进行特征融合，并通过局部通道信息交互模块将融合后的特征图以一维卷积的方式进行局部通道信息交互，再采用数据集以基于对抗损失与内容损失的损失函数最小为目标训练获得的
一种图像运动模糊去除方法装置电子设备介质

[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像运动模糊去除方法-CN201810087339.8有效
发明人：颜波;李可;李吉春 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的图像运动模糊去除方法。图像运动模糊去除技术用于图像清晰化与增强，消除在拍摄过程中，由于相机或物体相对运动所产生的图像重影、模糊、扭曲等现象，从而重建清晰的图片。本发明首先运用新型的卷积运算，空洞卷积，构建一个多尺度深度信息融合的深度神经网络系统；其次，进行数据准备与模型训练，当误差降低至某阈值，可认为网络收敛；最后，在应用阶段，将模糊图像输入系统，直接得到清晰图像实验结果表明，给定一张运动模糊图片，本发明既能够清除越过边缘侵蚀的模糊模式，又能够合理的还原图像细节，得到与其对应的清晰图片。
一种基于卷积神经网络图像运动模糊去除方法

[发明专利]图像处理设备，成像设备，图像处理方法和程序-CN200880000144.X有效
发明人：村山淳;渡边正浩;伊藤厚史;小林诚司;矢崎阳一;田中健二 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2008-02-07 - 公布日： 2009-09-23 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：一种对通过进行被摄物体的成像而获得的图像数据进行图像处理的图像处理设备(1)，在所述图像数据中，由图像数据表示的图像的运动模糊度按照进行被摄物体的成像时的成像条件变化，所述图像处理设备包括运动信息校正装置(12)，用于根据表示成像条件的成像信息，校正代表涉及所述图像的运动的运动信息；和运动模糊增加装置(13)，用于通过利用由运动信息校正装置校正的运动信息，对图像数据进行图像处理，向图像增加运动模糊。
图像处理设备成像方法程序

[发明专利]基于图像质量评价的LCD显示屏运动模糊检测方法-CN201410475167.3在审
发明人：邱聚能;李辉;闫乐乐;梁平 -专利权人：中华人民共和国四川出入境检验检疫局
申请日： 2014-09-17 - 公布日： 2014-12-17 - 主分类号： G02F1/13 文献下载
摘要：本发明采用图像质量评价的思路，公开了一种基于区域对比度和结构相似度（RCSSIM）算法的LCD运动模糊检测方法。参考LCD显示的静止图像，对采集到的运动图像进行图像质量评价得到运动图像的清晰度，以此作为LCD显示器运动模糊程度的指标。仿真和实际检测结果均表明，该方法提出的检测指标不但能很好地量化LCD运动模糊度，且与人的主观感知相符。
基于图像质量评价 lcd 显示屏运动模糊检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的无人机模糊图像端到端复原方法-CN201811381302.2在审
发明人：刘荔鑫;刘万太;宋维伟;颜涛 -专利权人：湖南湖工电气有限公司
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的无人机模糊图像端到端复原方法，属于图像复原领域。首先构建深度学习仿真数据集，得到运动模糊与散焦模糊对应的模糊图像与清晰图像对，构建稠密连接编码解码深度学习网络模型，利用仿真数据集对深度学习网络模型进行训练，针对无人机拍摄的实际模糊图像，无需对模糊类型进行分类本发明充分发挥深度学习的自我学习优势，在深度学习模型中同时考虑运动模糊与散焦模糊，可有效解决无人机在实际拍摄过程中受各种情况影响，拍摄图像的模糊类型复杂，模糊程度不确定的问题。
模糊图像学习复原仿真数据模糊类型清晰图像网络模型运动模糊端到端模糊构建散焦编码解码拍摄过程拍摄图像图像复原有效解决自我学习稠密拍摄分类

[发明专利]一种模糊退化数字图像在司法中的复原取证方法-CN201510037693.6在审
发明人：黄惠芬;郑晓势;常玉红;王志红;贺永会 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);黄惠芬
申请日： 2015-01-26 - 公布日： 2015-05-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明的模糊退化数字图像在司法中的复原取证方法，包括：a).运动或离焦模糊的判断；b).采用公式进行清晰化处理；c).判断是否存在拍摄条件所限的模糊；d).模糊图像的清晰化处理；e).分辨率低下模糊的判断；f).采用去模糊、降噪的超分辨率图像重建方法，获取模糊图像的超分辨率图像；执行步骤g)；g).图形处理完毕，获取的图像为原始模糊图像科学、合理的复原图像。本发明的模糊退化数字图像在司法中的复原取证方法，可将存在运动或离焦模糊、拍摄条件恶劣所造成的图像模糊、分辨率低下所造成的图像模糊消除，科学、合理地实现了原始模糊图像的逼真还原，不存在图像篡改行为，为图像作为司法依据提供了强有力的保障
一种模糊退化数字图像司法中的复原取证方法

[发明专利]一种基于混合深先验的RFID标签图像运动去模糊方法-CN202111240247.7在审
发明人：庄笑;俞晓磊;赵志敏;刘振鲁 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合深先验的标签图像运动模糊去除方法，包括步骤：(1)将随机生成的模糊核与随机选出的部分清晰标签图像进行卷积，生成标签模糊图像数据集；(2)构建标签图像深先验；(3)选用交叉熵作为损失函数，将标签模糊图像数据集作为训练集，进行标签图像深先验训练；(4)构建标签图像的混合深先验；(5)将混合深先验插入最大后验框架求解模型中，求解出潜在的清晰图像；(6)对标签运动模糊图像盲反卷积中的模糊核进行估计本发明的方法能有效去除标签图像中存在的运动模糊问题，为后续基于图像的标签位置的高精度测量奠定了基础。
一种基于混合先验 rfid 标签图像运动模糊方法

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