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]彩色图像复原方法-CN201410271239.2有效
  • 傅迎华;王崇阳;刘小芳;任旭乐 - 上海理工大学
  • 2014-06-18 - 2017-01-18 - G06T5/00
  • 本发明提供一种彩色图像复原方法,其特征在于,包括以下步骤步骤1读入多幅退化的彩色图像,根据色感不变性理论,分别计算每张退化的彩色图像的R(x,y)图像数据;步骤2将所有的R(x,y)图像数据分别分成R、G和B三个通道;步骤3将每个通道内的所有图像数据组成一个单通道图像矩阵,得到三个单通道图像矩阵,对每个单通道图像矩阵进行低秩分解,得到三个低秩矩阵A和三个误差矩阵E;以及步骤4分别将三个低秩矩阵A和三个误差矩阵E进行R、G、B复合,得到复原和误差矩阵。根据本发明所提供的彩色图像复原方法,可以在不使用参考图像的情况下,利用多幅彩色退化图像进行图像复原,所得到的复原非常接近于原图
  • 彩色图像复原方法
  • [发明专利]图像处理装置、摄像装置、图像处理方法及程序-CN201480041635.4有效
  • 林健吉;杉本雅彦;成濑洋介;入江公祐 - 富士胶片株式会社
  • 2014-06-23 - 2018-09-25 - H04N5/232
  • 本发明提供一种能够抑制“由被摄体像的明度引起的画质劣化”及“由影响摄影图像的明度的摄影条件引起的画质劣化”,并且能够精度良好地进行基于点扩散函数的复原处理的图像处理装置、摄像装置、图像处理方法及程序。对原图数据进行对数化处理即伽马校正处理(S11),从而获取原图数据的亮度分布(S12)。并且,根据原图数据中的亮度分布中第1阈值以上的亮度值的特性,判定原图数据的亮度分布是否符合“偏向高亮度侧的高亮度场景即强光场景”(S13)。根据该判定结果即S13的是/否,控制基于光学系统的点扩散函数的复原处理(S14、S15)。用于该复原处理的复原滤波器由与对数化处理之前的图像数据对应的滤波器系数构成。
  • 图像处理装置摄像方法程序
  • [发明专利]图像处理装置及图像处理方法-CN200880002562.2无效
  • 高桥史纪;小松广明 - 日东光学株式会社
  • 2008-01-22 - 2010-01-20 - H04N9/04
  • 为了提供在防止装置的大型化的同时,具有现实性的、用于图像复原的电路处理方法,在该图像处理装置中,通过重复同样的处理,而生成变化前(发生劣化等之前)的基础图像的亮度数据、或与基础图像的亮度数据近似的复原亮度数据(YI0+n);其中,所述同样的处理为,通过利用成为图像变化主要原因的变化要因数据(G),从任意图像亮度数据(YI0)生成比较图像亮度数据(YI0′),然后,将成为处理对象的原图亮度数据(YImg′)和比较图像亮度数据(YI0′)进行比较,并将得到的差分亮度数据(Yδ)根据变化要因数据(G)分配于任意图像数据(YI0)而生成复原亮度数据(YI0+n),之后,代替任意图像亮度数据(YI0)而使用该复原亮度数据(YI0+n
  • 图像处理装置方法
  • [发明专利]抗雾干扰摄像系统-CN200510047573.0无效
  • 董慧颖;王欣威;董涛 - 沈阳理工大学
  • 2005-10-28 - 2006-03-29 - H04N7/18
  • 抗雾干扰摄像系统,摄像机采集到的图像信号输送给模数转换器,将数字图像信号经图像采集器采集后通过数据接口输送给阈值判断器,阈值判断器判断图像的清晰程度,将图像对比度信号输送给计算机,如图像受到天气影响退化,经除雾处理模块对退化图像进行处理得到复原,再将复原信号输送给图像增强模块,对复原进行增强处理,其工作流程为:(1)初始化;(2)图像采集;(3)图像预处理;(4)阈值判断;(5)计算散射模型参数;(6)除雾处理;(7)图像增强;(8)是否超过阈值;(9)显示图像。本发明具有结构简单、图像清晰度高、复原效果好、使用方便、成本低等优点,适用于交通道路监测等户外拍摄的环境。
  • 干扰摄像系统
  • [发明专利]一种基于细节保持的图像超分辨率复原方法-CN202310270272.2在审
  • 刘恋;郭立强 - 淮阴师范学院
  • 2023-03-04 - 2023-05-12 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于细节保持的图像超分辨率复原方法,属于图像超分辨率复原技术领域。该方法首先提取原始图像的特征信息,并将其叠加到原图中,从而实现边缘保持并降低后续步骤处理过程中所带来的模糊现象。其次,构建复原坐标与预处理图像坐标之间的对应关系并进行复原计算。最后,根据原始图像的类型来输出插值后的图像。本发明所公开的图像超分辨率复原方法具有原理简单的优点,适合于医学影像、计算机视觉、卫星遥感等应用领域,具有较高的推广价值。
  • 一种基于细节保持图像分辨率复原方法
  • [发明专利]一种用于水下图像复原方法-CN202210034996.2在审
  • 于坤;程煜峰;刘彦磊;李龙飞;张凯华;刘玉芳 - 河南师范大学
  • 2022-01-13 - 2022-05-27 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种用于水下图像复原方法,包括以下步骤:获取初始水下图像,并建立水下图像复原模型,得到一次水下图像模型;将初始水下图像进行计算并输出经过水下先验暗通道处理后的图片;将一次处理后的图片的二阶变分以及一阶变分相结合得到带有正则化参数的能量公式;使用admm迭代算法对能量公式进行迭代计算;建立关于正则化参数的自适应调整的能量函数并使用admm迭代算法计算出正则化参数,此时可以得到一次复原;根据RGB三种通道之间的相互关系结合阴阳对优化算法实现对一次复原的红色通道的合理补偿,得到完整复原。本发明提高运算速度,兼顾纹理增强、噪声抑制和视觉效果增强,保证了复原的图片的还原度和清晰度。
  • 一种用于水下图像复原方法
  • [发明专利]图像复原方法及装置、计算机可读存储介质-CN201911348650.4有效
  • 郭春磊;李荣;罗小伟;林福辉 - 展讯通信(天津)有限公司
  • 2019-12-24 - 2022-08-09 - G06T5/00
  • 一种图像复原方法及装置、计算机可读存储介质,图像复原方法,包括:获取降质图像;将降质图像输入至预设的图像复原模型,图像复原模型基于全卷积网络训练得到;采用图像复原模型对降质图像进行图像复原,得到复原,包括:对降质图像进行卷积,分别得到若干个不同尺度的特征图像,若干个不同尺度的特征图像包括:第一尺度的第一特征图像、第二尺度的第二特征图像,第二尺度大于第一尺度,得到第二特征图像所采用的卷积层中至少一个卷积层的步长大于1;基于若干个不同尺度的特征图像进行级联,对级联后的特征图像进行特征融合,基于融合后的特征图像进行复原,得到复原。上述方案能够兼顾图像复原效果以及对移动设备的计算能力要求。
  • 图像复原方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于水下非均匀入射光模型的图像复原方法-CN202110458287.2在审
  • 李旦;简梦真;张建秋 - 复旦大学
  • 2021-04-27 - 2022-10-28 - G06T5/00
  • 本发明发明涉及一种基于水下非均匀入射光模型的图像复原方法,属于图像复原领域。因为包括如下步骤:步骤S1,对水下图像进行小波分解,得到最低频子带以及各个高频子带;步骤S2,基于水下非均匀入射光模型,对最低频子带进行散射抑制,得到处理最低频子带;步骤S3,对各个高频子带进行噪声抑制及细节增强处理,从而得到处理高频子带;步骤S4,将处理最低频子带及处理高频子带进行小波重建,得到初步复原;以及步骤S5,将初步复原进行动态范围拉伸及直方图匹配,即得复原。所以本发明提供的复原方法能有效提升图像的清晰度、对比度,并恢复出更自然的色彩信息、且综合性能更优、具有广泛的应用前景。
  • 一种基于水下均匀入射模型图像复原方法
  • [发明专利]一种基于残差连接的多维图像复原方法和设备-CN201911259738.9有效
  • 何静雯;董超;乔宇 - 深圳先进技术研究院
  • 2019-12-10 - 2023-08-04 - G06T5/00
  • 本发明实施例提出了一种基于残差连接的多维图像复原方法和设备,包括:获取预设的训练图片,并对所述训练图片进行裁剪以获取图像块;对所述图像块进行随机的退化处理生成退化图片;其中,所述退化处理的退化程度服从贝塔分布;将所述退化图片的退化信息转换为条件向量;所述退化信息基于所述退化处理生成;通过所述退化图片和所述条件向量在附加有可控残差连接的深度复原网络进行训练,得到图像复原模型;对输入所述图像复原模型的待复原片进行条件向量的连续调节,实现对所述待复原片的复原。可以允许用户针对不同的退化种类进行复原程度的调节,且调节的精确性高,实现了更灵活的图像复原
  • 一种基于连接多维图像复原方法设备
  • [发明专利]一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法-CN201811633829.X有效
  • 蔡晨光;张颖;刘志华 - 中国计量科学研究院
  • 2018-12-29 - 2020-09-22 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法,通过帧间差分法确定序列图像中的目标运动区域,利用光流梯度法判断运动区域的目标运动方向;根据运动目标特征边缘邻域灰度分布与运动方向相关的特点,对不同运动方向下采集的图像使用不同的图像复原方法,改善复原的质量,以提高后续运动目标特征边缘的提取精度。为了提高非匀速直线运动的复原的准确性,本发明方法提供了一种针对非匀速直线运动的模糊图像复原方法。通过满足不同运动方向的图像复原方法的应用,结合目标运动模型,实现了快速、精度高的模糊图像复原
  • 一种匀速直线运动模糊图像复原方法
  • [发明专利]图像识别方法以及图像识别装置-CN202080031205.X在审
  • 山上盛司;大岛宗训 - 村田机械株式会社
  • 2020-04-17 - 2021-11-30 - G06T7/00
  • 本发明涉及图像识别方法以及图像识别装置。图像识别方法是识别特定图像的方法,其包含以下工序:从特定图像检测多个图像特征,将检测出的多个该图像特征的各个作为成分存储于存储器的第一工序;从输入图像检测多个图像特征,从存储器选出与检测出的多个该图像特征的各个对应的成分的第二工序;使用在第二工序中选出的多个成分生成复原的第三工序;以及通过匹配处理判定在第三工序中生成的复原是否与输入图像一致,在判定为复原与输入图像一致的情况下,识别为输入图像是特定图像的第四工序。
  • 图像识别方法以及装置
  • [发明专利]一种基于kernel-free图像复原的高速移动对象机器视觉尺寸检测方法-CN201911197574.1有效
  • 刘桂雄;王博帝 - 华南理工大学
  • 2019-11-29 - 2023-09-29 - G06T7/60
  • 本发明提供一种基于kernel‑free图像复原的高速移动对象机器视觉尺寸检测方法,包括:搭建深度学习神经网络F拟合图像复原过程;制作清晰‑模糊图像对(xi,yi)作为数据集,用损失函数评价复原与清晰图像xi相似性并反向传播误差优化F,完成训练获取最优F;获取高速移动对象运动模糊图像,由F获取复原;在完成相机标定下,复原通过主流机器视觉尺寸检测流程,获取感兴趣目标尺寸检测结果。本发明应用于动态成像下机器视觉尺寸检测,无需额外估算模糊核,依托大量数据集,应用神经网络直接学习低质量模糊图像至高质量清晰图像映射关系,消除运动模糊拖影,还原对象锐利边缘,补偿尺寸检测运动模糊误差,有助于高速移动对象机器视觉尺寸检测
  • 一种基于kernelfree图像复原高速移动对象机器视觉尺寸检测方法

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