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[发明专利]图像处理方法、装置、终端及存储介质-CN202010169543.1有效
发明人：黄锋华;颜海强 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取高光图像，高光图像是指经过光源照射后存在高光区域的图像；调用完成训练的去高光模型；通过完成训练的去高光模型对高光图像进行处理，得到去高光图像；其中，去高光模型的损失函数包括纹理损失函数和重建损失函数，纹理损失函数用于表征基于去高光模型输出的预测去高光图像的高维特征信息与标准去高光图像的高维特征信息之间的差异程度，重建损失函数用于表征预测去高光图像的特征信息与标准去高光图像的特征信息之间的差异程度。本申请实施例实现了有效去除高光图像中的高光区域。
图像处理方法装置终端存储介质

[发明专利]一种基于改进型unet++网络的图像去高光方法及系统-CN202210537648.7在审
发明人：叶敏超;陈华华;叶学义;郭春生 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进型unet++网络的图像去高光方法及系统，方法按如下步骤：步骤(1)，构建去高光网络模型，将高光图输入到去高光网络模型，以获取预测的高光掩码、高光层图以及无高光图；步骤(2)，训练去高光网络模型本发明将高光图减去镜面分量获得最终的去高光图像，达到去除高光与恢复图像纹理细节的目的，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。
一种基于改进型 unet 网络图像去高光方法系统

[发明专利]图像去高光处理方法、装置及电子设备-CN202010503327.6在审
发明人：黄佳斌 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种图像去高光处理方法、装置及电子设备，属于图像技术领域，该方法包括：获取初始图像，其中，所述初始图像包括漫反射成分和显示高光的镜面反射成分；计算所述初始图像的最大色度值；根据所述初始图像的最大色度值，得到所述漫反射图像；将所述漫反射图像作为所述初始图像去高光后的结果图像输出。通过本公开的方案，结合图像的成像模型是根据漫反射模型的漫反射成分和镜面反射模型的镜面反射成分线性叠加而得的原理，通过提取图像中漫反射图像对应的漫反射成分，即可作为初始图像去高光处理后的结果图像，极大程度地降低了直接从初始图像中消除镜面反射成分可能造成的失真问题，优化了图像去高光处理效果。
图像去高光处理方法装置电子设备

[发明专利]一种抗光干扰的PIR控制电路、装置及控制方法-CN202310426842.2在审
发明人：王鸣泽;韦宗信;龚灼焱;皮峰;柳妹秀;董晓勇 -专利权人：深圳盈特创智能科技有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H05B45/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种抗光干扰的PIR控制电路、装置及控制方法，包括：控制模块、电源模块、LED驱动模块、去频闪模块、PIR感应模块、开关控制模块、光感应模块及LED接口控制模块；所述控制模块与所述电源模块、所述LED驱动模块、所述去频闪模块、所述PIR感应模块、所述开关控制模块、所述光感应模块及所述LED接口控制模块电连接；所述电源模块与所述LED驱动模块、所述去频闪模块、所述PIR感应模块、所述开关控制模块、所述光感应模块及所述LED接口控制模块电连接；所述LED驱动模块与所述去频闪模块及所述LED接口控制模块电连接，所述去频闪模块与所述LED接口控制模块电连接。本发明能够实现LED去频闪控制及实现高PF的LED驱动控制，有成本低廉、高PF及抗光干扰的优点。
一种干扰 pir 控制电路装置控制方法

[发明专利]图像处理方法、智能终端及存储介质-CN202211337097.6在审
发明人：漆伟 -专利权人：上海传英信息技术有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、智能终端及存储介质，所述图像处理方法包括：响应于预设操作，确定待处理图像中需要去除高光的目标区域；基于预先训练的去高光模型对所述目标区域进行去高光处理，得到目标图像。本申请实施例提供的图像处理方法中，根据用户输入的操作确定图像中需要去除高光的区域，以便用户可对图像进行选择性地高光去除，提高了图像质量，并提升了用户体验。
图像处理方法智能终端存储介质

[发明专利]图像去光的方法-CN201810111774.X在审
发明人：孙国林;熊昆 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像去光的方法，包括：A.通过直方图判断输入的原始图中是否存在强光，如果是，则进入步骤B，否则进入步骤C；B.通过强度比和像素聚类，分离出原始图中的漫反射成分和镜面反射成分；C.通过直方图均衡化对原始图或步骤B漫反射成分中的暗光进行消除；D.输出目标图像。本发明的图像去光的方法，能够对电子眼拍摄的图片进行高光检测，并根据实际情况快速的进行去高光和/或光照归一化，显著的增强了图片的局部对比度，从而消除高光和暗光对图片的影响，有效提高了图片识别度。
原始图高光图像漫反射暗光强光直方图均衡化光照归一化局部对比度镜面反射输出目标图片识别像素聚类电子眼强度比直方图图片拍摄检测

[发明专利]基于弱监督学习的图像镜面高光去除方法-CN202210842928.9在审
发明人：郑元丰;王志刚;蔡鼎梁 -专利权人：中山火炬职业技术学院
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于弱监督学习的图像镜面高光去除方法，包括如下步骤：首先，利用稀疏非负矩阵分解图像的高光区域并从无高光区域裁剪出无高光图像作为训练数据；接着，将训练数据输入到以端到端方式连接的三个分别执行高光生成、高光去除和图像重建任务的联合训练模块，并使用循环生成对抗网络架构训练网络并生成最终的无高光图像。本基于弱监督学习的图像镜面高光去除方法通过联合训练高光生成、高光去除和重建模块，以循环生成对抗网络的架构完成高光去除，训练过程中后续模块的损失函数会反馈至前项模块，实现仅使用高光图像即可完成训练，并取得良好的去高光效果，相比传统算法以及现有的弱监督学习方法具有操作简单、去高光效果佳的优点。
基于监督学习图像镜面高光去除方法

[发明专利]一种基于Retinex理论和高饱和度先验的图像去雾方法-CN201910730585.5有效
发明人：邵晓鹏;赵小明;王文超;李英;王星量;白亚烁;董磊;马生存 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-08-08 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于Retinex理论和高饱和度先验的图像去雾方法，包括：获取雾天场景图像并计算所述雾天场景图像的大气光值；根据图像降质模型计算所述雾天场景图像的大气透过率；将所述雾天场景图像的大气光值和所述雾天场景图像的大气透过率代入所述图像降质模型中得到去雾图像本发明提供的图像去雾方法采用非均匀大气光值的图像降质模型通过准确估计图像中不同区域的大气光值信息，以改善传统图像去雾算法中采用全局一致的大气光值引起的去雾图像中阴影区域亮度和对比度均较低等问题，使得恢复出的去雾图像给人以更好的视觉效果
一种基于 retinex 理论饱和度先验图像方法

[发明专利]一种基于分而治之的多分辨率深度网络图像去高光方法-CN201911385343.3有效
发明人：陈华华;罗凌杰;郭春生;应娜;叶学义 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-12-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分而治之的多分辨率深度网络图像去高光方法。本发明方法包括训练方法和测试方法。首先构建去高光网络模型，模型由金字塔结构、嵌套残差网络、融合结构组成。金字塔结构使用拉普拉斯金字塔对图像块进行分级，在不同层次上处理高光，嵌套残差网络中采用卷积网络以及残差网络提取不同级别图像块的特征，融合结构结合嵌套残差网络的输出对无高光图像进行预测。模型训练完成后，直接将测试图像分块并由模型预测无高光图像，最后对预测结果进行拼接即可得到无高光整图。本发明的模型结构能够实时高效地去除图像中的高光现象，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。
一种基于分而治之分辨率深度网络图像去高光方法

[发明专利]一种基于互补频率扫描光信号与移频去斜的高速高精度延时测量装置及实现方法-CN202310582738.2在审
发明人：刘永;张耀文;倪光明;张旨遥 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L43/0852 文献下载
摘要：本发明属于光电技术领域，具体涉及一种基于互补频率扫描光信号与移频去斜的高速高精度延时测量装置及实现方法。本发明通过互补频率扫描光探测待测延时器件的光延时。互补频率扫描光是将一个高速高线性度的线性调频微波信号调制到光域产生的，可实现高速的光延时测量。使用移频去斜以及光相位噪声抑制方法，可抑制光源相位噪声，实现高精度的光延时测量。
一种基于互补频率扫描信号移频去斜高速高精度延时测量装置实现方法

[发明专利]一种针对视频图像的光流估计与去噪联合学习深度网络模型-CN201810081519.5有效
发明人：李望秀 -专利权人：南华大学
申请日： 2018-01-29 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种针对视频图像的光流估计与去噪联合学习深度网络模型，属于图像处理领域。该模型包括预处理模块、光流估计模块和去噪模块，每个模块采用Encoder‑Decoder网络结构，利用样本数据集首先单独训练预处理模块，然后固定预处理模块的相关参数，同时训练预处理模块和光流估计模块，最后固定预处理模块和光流估计模块的相关参数，整体训练包含三个模块的深度网络模型，利用训练完成的深度网络模型可直接对含噪视频图像进行光流估计和去噪处理。本发明提出的联合学习深度网络模型，光流估计和去噪速度快，精度高，便于在实际中快速处理大量视频图像。
一种针对视频图像估计联合学习深度网络模型

[发明专利]无需高信噪比真值图像的结构光显微重建方法及装置-CN202110852923.X在审
发明人：戴琼海;陈星晔 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种无需高信噪比真值图像的结构光显微重建及装置，涉及结构光技术领域和机器学习领域，该方案包括：获取待处理生物样本图像，将待处理生物样本图像输入至预先训练的生成器神经网络进行重建处理，得到待处理生物样本图像的重建图像；其中，在预先训练的生成器神经网络中增设用于保留结构光条纹的预先训练的去噪神经网络，预先训练的去噪神经网络的训练数据为普通样本。上述方案中的预先训练的去噪神经网络可以脱离具体的生物样本进行独立训练，可以直接应用在生物样本上，将输入的含噪声的生物样本实采数据进行去噪处理。由此，本申请不仅实现了无需高信噪比数据的结构光显微重建，降低实验成本，还显著提升了结构光显微技术的应用范围。
无需高信噪真值图像结构显微重建方法装置

[发明专利]基于局部块最大和最小像素先验的光学遥感影像去雾方法-CN202011571222.0有效
发明人：张松林;韩杰;范宁馨 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-12-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部块最大和最小像素先验的光学遥感影像去雾方法，包括：步骤1：利用影像潜在信息、大气散射模型和局部块最小像素先验定义计算修正后的大气光图；步骤2：根据步骤1获取的修正后的大气光图，计算修正的传输图；步骤3：根据大气散射模型，获得初步去雾的光学遥感影像；步骤4：利用大气散射模型和局部块最大像素先验定义计算步骤3获取的初步去雾的光学遥感影像的大气光图；步骤5：根据步骤4获取的初步去雾的光学遥感影像的大气光图，计算初步去雾光学遥感影像传输图；步骤6：根据大气散射模型获得增强对比度的去雾光学遥感影像。与现有技术相比，本发明具有精度高、处理速度快、效率高等优点。
基于局部最大最小像素先验光学遥感影像方法

[发明专利]一种基于U型空洞残差网络的图像去高光方法-CN202010461626.8有效
发明人：罗凌杰;陈华华;余帅东 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于U型空洞残差网络的图像去高光方法。现有在高光方法需要多幅多角度的图像，限制了其应用，并且处理流程复杂，步骤繁琐，实时性较弱。本发明方法包括训练阶段和测试阶段。首先构建去高光网络模型，模型由U型结构、空洞残差结构组成。U型结构使用压缩部分提取图像深层信息，使用扩展部分重构得到图像的边缘、纹理特征，空洞残差结构利用原图以及U型结构提取到的特征对无高光图像进行预测。模型训练完成后，直接将测试图像缩放为固定大小并由模型预测无高光图像。本发明的模型结构能够实时高效地去除图像中的高光现象，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。
一种基于空洞网络图像去高光方法

[发明专利]一种基于雾线先验的图像去雾方法-CN202010287749.4在审
发明人：陈广锋;王军舟;余立潮;唐云卿 -专利权人：东华大学
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于雾线先验的图像去雾方法，采用改进的大气光值，透射率多重修正的方法，保证去雾后的图像，去雾程度高，具有良好的视觉效果。相对于传统的先验去雾方法，本发明利用非局部总广义变分正则化的方法估算初始透射率，来解决雾线中像素相似性以及初始透射率估算不准确问题。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化，从而确保去雾后的图像具有丰富的纹理和边缘信息，并且解决了色彩偏移等问题。同时使用图像弱暗通道的方法估算大气光值，使得大气光值更准确，从而达到实用性和有效性的去雾效果。
一种基于先验图像方法

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