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SAR影像重影自动检测算法-CN202210218573.6在审
  • 邓明军;陈志远 - 湘潭大学
  • 2022-03-03 - 2022-06-10 - G06V20/00
  • 本发明提出了一种SAR影像重影自动检测算法,其算法包括:对SAR图像进行滤波;获取滤波后SAR图像的统计特征,根据统计特征计算出主物体和重影的两个阈值T1、T2;根据阈值T1、T2,对SAR图像分别进行主物体二值化处理和重影二值化处理,得到关于主物体和重影的二值化图像;对两景二值化图像进行膨胀处理;对膨胀处理后的图像分别进行边缘提取,得到主物体的边缘和重影的边缘;分别对提取的主物体边缘和重影边缘进行筛选,剔除短小无效边缘;对筛选之后的主物体边缘和重影边缘进行相关性计算,设立阈值T,通过阈值判断SAR图像是否存在重影,若存在则在图像上标记重影区域与其对应的主物体位置。
  • 一种sar影像重影自动检测算法
  • [发明专利]一种基于深度学习的单图像去反射方法-CN202010893079.0有效
  • 黄艳;秦欣然;全宇晖;许勇 - 华南理工大学
  • 2020-08-31 - 2022-09-20 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的单图像去反射方法。本发明利用重影线索,利用双重反射合成建模,首先根据传统方法或者深度学习的方法进行重影卷积核参数估计,利用深度网络估计背景层图像和反射层图像提出自监督,从而达到更好的去反射的目的。本发明使用传统方法或者深度学习的方法对于重影卷积核k估计,更好的利用反射图像重影线索,从而分离重影反射图像的背景层图像和反射层图像。本发明对于估计重影卷积核k和估计背景层图像T、反射层图像R的模型进行预训练,从而加快模型收敛速度,提高模型表现。本发明能够对大部分的自然场景重影反射图像产生较好的复原效果。
  • 一种基于深度学习图像反射方法
  • [发明专利]成像系统-CN200710135883.7无效
  • 小川真由;猪熊一行;藤井俊哉 - 松下电器产业株式会社
  • 2007-07-30 - 2008-02-06 - H04N5/225
  • 一种信号处理电路,通过对成像信号执行信号处理来产生图像信号,其中成像信号通过包含透镜、光圈、图像传感器和透镜镜筒的拾取光学系统来获得。主光源检测器检测包含在图像信号的拾取图像中的主光源。估计重影发生器基于主光源和成像光学系统的布局信息以及透镜镜筒的结构信息产生估计重影。匹配装置通过使用图样匹配在拾取图像中搜索估计重影来提取估计重影图像重影去除器从拾取图像中去除估计重影图像
  • 成像系统
  • [发明专利]一种适用于车辆识别的图像处理方法及装置-CN202010677528.8在审
  • 林凡;张秋镇;陈健民 - 广州杰赛科技股份有限公司
  • 2020-07-14 - 2020-12-11 - G06K9/00
  • 本发明公开一种适用于车辆识别的图像处理方法及装置,方法包括获取用于车辆识别的原始图像,并构建所述原始图像图像衰退模型;基于多边滤波算法,对所述原始图像进行边缘重构、重影矩阵估计和潜在图像估计,得到增强的重影图像;以所述原始图像、所述增强的重影图像估算所述图像衰退模型的点扩散函数,采用自适应反卷积和所述点扩散函数评估所述原始重影图像中的潜在清晰图像。本发明实施例基于边缘优化和多边滤波器的混合算法来消除单图像运动重影,通过采用改进的基于边缘优化的算法来恢复强边缘,同时降低噪声,采用多边滤波器对图像的非强边缘部分进行平滑以消除噪声和窄边;能恢复出丰富的图像细节,增强去重影效果,有利于准确识别车辆。
  • 一种适用于车辆识别图像处理方法装置
  • [发明专利]一种图像配准数据处理方法及系统-CN202211472016.3在审
  • 张奕凡;李超宏;汪丰 - 苏州微清医疗器械有限公司
  • 2022-11-23 - 2023-02-03 - G06T7/33
  • 本发明提供了一种图像配准数据处理方法及系统,涉及图像配准技术领域,获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像;根据多个结构特征图像,获取眼球运动过大的多个重影区域,每个重影区域内包括对应的重影浮动图像重影基准图像;获取特征点对应关系;获取准确性大于预设阈值的若干对特征点,进行特征点匹配处理,获得处理重影浮动图像;进行像素配准处理,获得区域配准图像;对多个区域配准图像进行对齐融合处理,结合基准图像和浮动图像,获得配准图像本发明解决了现有技术中存在图像采集过程中患者发生眼动,图像偏移量不一致,整图配准精度低的技术问题,达到了校正患者眼动引起的图像部分偏移,提高实时配准精度的技术效果。
  • 一种图像准数处理方法系统
  • [发明专利]一种基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法-CN202310128767.1在审
  • 晏涛;高嘉晖;李贺龙 - 江南大学
  • 2023-02-17 - 2023-06-06 - G06T7/00
  • 本申请关于基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法,涉及计算机视觉技术领域。方法包括:基于单张原始输入图像进行玻璃检测,图像为单张RGB图像;基于原始输入图像通过骨干网络的深度学习方法来提取重影特征获取重影区域预测图;通过重影区域预测图与原始输入图像通道连接后,基于骨干网络在重影线索的引导下提取玻璃特征相比于现有技术,本申请基于单张图像进行玻璃检测,适用的范围更为广泛。使用骨干网络能够更准确高效地提取重影特征以及玻璃区域特征,同时利用重影现象能够更准确地定位玻璃区域,获得高质量的玻璃区域预测图,具有良好的鲁棒性。
  • 一种基于深度学习重影现象玻璃检测方法
  • [发明专利]一种基于计算机视觉的印刷品重影检测方法及系统-CN202111453007.5有效
  • 余忠利 - 武汉市利友印务有限公司
  • 2021-12-01 - 2022-03-18 - G06T7/00
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于计算机视觉的印刷品重影检测方法及系统。该方法将印刷图像分割为多个色调区域图像,针对每个色典区域图像进行分析。根据灰度级将每个色调区域图像分割为多个灰度连通域群。根据灰度连通域群之间的方向一致性和距离一致性筛选出纹理分析连通域群组合。通过获得纹理分析连通域群组合中纹理分析连通域之间的纹理相似度,获得本影连通域群和重影连通域群。进一步通过本影连通域群和重影连通域群的重影距离判断是否存在重影。本发明实施例通过对图像像素本身关系进行分析,实现了对重影的精确检测,提高了检测过程的适用范围。
  • 一种基于计算机视觉印刷品重影检测方法系统

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