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]一种基于亮度分量极小化的单幅图像去雾方法-CN201310437241.8有效
  • 张红英;吴亚东;张赛楠 - 西南科技大学
  • 2013-09-15 - 2017-02-15 - G06T5/00
  • 本发明在天气散射模型的基础上提出了一种快速有效的图像去雾算法,该方法首先根据雾天图像的亮度分量与雾、霾浓度的关系,利用它自身的亮度分量来估算粗略目标传输图,然后采用一种线性空域滤波对其进行平滑去噪,得到精确的目标传输函数,再代入人气散射模型中得到复原的无雾图像,最后采用基于人眼视觉特性的拟合函数对复原图像进行亮度调节,此时仅对复原的无雾图像的亮度分量进行处理以保持图像色彩的准确性,并且将输入的雾天图像的亮度分量与复原的无雾图像的亮度分量做一个色彩空间的线性映射,这样可以保持复原的无雾图像与输入的雾天图像的色彩致性,使复原图像更加真实、自然。
  • 一种基于亮度分量极小单幅图像方法
  • [发明专利]一种模糊图像图像复原方法-CN201710440009.8在审
  • 代伟佳 - 上海斐讯数据通信技术有限公司
  • 2017-06-12 - 2017-11-21 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种模糊图像图像复原方法,其方法包括S100获取模糊图像,将时域下的模糊图像和对应的目标模糊核转换到频域,并将模糊图像分割成若干个模糊子图像块;S200通过预设的模糊核算法分别同时估计各个模糊子图像块的目标模糊核;S300根据预设的图像复原算法结合目标模糊核,运算得到清晰子图像块;S400按照每一模糊子图像块的顺序,将每一块清晰子图像块进行拼接合并,得到与模糊图像对应的清晰图像。本发明能够快速估计模糊核,能够明显减少去卷积运算所产生的振铃效应,提高去卷积算法的精度。
  • 一种模糊图像复原方法
  • [发明专利]基于水下先验约束的图像复原方法-CN201711051048.5在审
  • 杨爱萍;曲畅;田鑫;杨炳旺 - 天津大学
  • 2017-10-31 - 2018-04-13 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于水下先验约束的图像复原方法,首先,考虑水下三通道衰减差异,提出一种适用于水下环境的图像成像新模型;其次,利用一种有效的颜色校正算法去除水下图像中存在的色偏,并在颜色校正后的图像中使用Shades of Gray算法估计水下环境光;然后,利用原始清晰图像的边界约束估计透射率,可以弥补目前很多方法对透射率估计不准的缺陷,并对估计得到的透射率进行细化;最后,利用求得的透射率与估计的环境光,并结合新的水下成像模型恢复出清晰的复原结果。该方案可以有效的去除水下图像中存在的颜色失真,并且可以增强图像的对比度,复原得到的结果颜色自然,细节清晰。
  • 基于水下先验约束图像复原方法
  • [发明专利]基于点扩散函数参数寻优的超声图像复原方法-CN202110645603.7有效
  • 胡建中;许金堡;许飞云;贾民平;陈启山 - 东南大学
  • 2021-06-10 - 2022-11-22 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于点扩散函数参数寻优的超声图像复原方法,涉及超声无损检测技术领域,解决了在没有预先给定超声成像系统点扩散函数的情况下,不能对超声图像进行复原的技术问题,其技术方案要点是通过交替最小化框架同时求解超声图像和点扩散函数,采用RL‑TV算法完成交替最小化中中间图像的求解部分;然后采用粒子群优化算法完成交替最小化中间的点扩散函数的多参数优化求解部分,最终获得复原超声图像及对应的点扩散函数。该方法不需要预先给定超声成像系统的点扩散函数,仅通过模糊的超声图像就能直接得出清晰图像与超声成像系统的点扩散函数。
  • 基于扩散函数参数超声图像复原方法
  • [发明专利]一种基于泊松概率模型的模糊图像序列融合复原方法-CN202011016945.4在审
  • 董文德;徐剑;徐贵力 - 南京航空航天大学
  • 2020-09-24 - 2020-11-24 - G06T5/50
  • 本发明涉及一种基于泊松概率模型的模糊图像序列融合复原方法,包括:分别采用泊松概率分布模型、梯度lp范数和l1范数分别对模糊图像序列噪声、清晰图像和点扩散函数进行建模,并构建模糊图像复原问题模型;之后将问题模型分解为关于辅助变量和基于残差l2范数的模糊图像序列复原两个最优估计子问题,并采用迭代优化算法对上述两个子问题进行求解,最终得到复原图像和模糊图像序列对应的点扩散函数的估计值。上述技术方案中提供的基于泊松概率模型的模糊图像序列融合复原方法,能有效解决采用高斯概率模型建模的模糊图像复原方法得到的清晰图像不符合实际情况的问题。
  • 一种基于概率模型模糊图像序列融合复原方法
  • [发明专利]深度去块算子驱动的自适应压缩图像复原方法-CN202110155079.5有效
  • 任超;何小海;秦熳;卿粼波;王正勇;熊淑华 - 四川大学
  • 2021-02-04 - 2023-05-09 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种深度去块算子驱动的自适应压缩图像复原方法。主要包括以下步骤:针对最大后验问题,提出了一个新的包含去块算子的数据拟合项;引入一种连续性机制,得到基于改进分裂布雷格曼迭代算法的压缩图像复原框架;构建并训练使用多级抽取和逐元素张量注意机制构建的图像去块网络;计算噪声等级σk和品质因素QF的参数qk;得到去块算子集合,并应用于图像复原逆子问题;使用新数据拟合项应用于复原逆子问题,使用梯度下降法或傅立叶变换法求解,得到迭代更新后的复原估计图像;更新参数;进行迭代重建,输出最终的图像复原结果。本发明所述的压缩图像复原方法能获得很好的主客观效果。因此,本发明是一种灵活且有效的压缩图像复原方法。
  • 深度算子驱动自适应压缩图像复原方法
  • [发明专利]一种基于非线性退化模型的饱和图像去模糊方法-CN202010018340.2有效
  • 颜露新;陈妹雅;昌毅;曹舒宁;廖文山 - 华中科技大学
  • 2020-01-08 - 2022-09-23 - G06T5/00
  • 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于非线性退化模型的饱和图像去模糊方法及系统,输入饱和模糊图像或一般模糊图像以及模糊图像对应的模糊核;根据饱和图像退化机理,构建非线性模糊图像退化模型;根据得到的退化建模和最大后验概率框架,构建饱和图像非线性反卷积框架;确定先验项,采用总变分先验,构建非线性能量泛函模型;通过交换方向乘子算法即ADMM算法或分裂Bregman算法求解上述的非线性能量泛函,获得待复原清晰图像x。本发明建模了饱和的非线性退化特性,去除饱和图像中的模糊,有效抑制了由于饱和像素存在误差而引起的振铃现象,复原得到了高质量的清晰图像
  • 一种基于非线性退化模型饱和图像模糊方法

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