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]基于频域的去除光重建图像中的周期噪声的方法-CN201910998260.5有效
  • 曹汛;李晓雯;华夏 - 南京大学
  • 2019-10-21 - 2021-07-30 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于频域的去除光重建图像中的周期噪声的方法。具体步骤为:S1采集样本的光成像图;S2采集无样本光心位置图;S3标定各微透镜成像的中心并对光成像图进行渲染重建;S4将光重建图像变换至频域,生成图像频谱;S5对图像频谱进行预处理;S6生成低通滤波器;S7将低通滤波器与预处理后的图像频谱相乘,低频分量的频谱值置零;S8对光重建图像频谱作二值化处理,得到图像掩膜;S9滤除光重建图像原始频谱中的高频周期噪声分量;S10将过滤后的光重建图像频谱变换回空间域,得到去除周期噪声的光重建图像。本发明能够有效的去除光重建图像中的周期噪声,消除拼接边缘痕迹,优化重建结果。
  • 基于去除重建图像中的周期噪声方法
  • [发明专利]一种光图像的深度提取方法-CN201710392000.4在审
  • 姚莉;刘云建 - 东南大学
  • 2017-05-27 - 2017-09-05 - H04N13/02
  • 本发明公开了一种光图像的深度提取方法。本发明的方法包括两个阶段光重构和深度提取,所述光重构阶段包括S1将输入的光数据进行预处理后根据该图像图像中心位置重构出光,生成多视点图像;所述深度提取阶段包括S2对视点图像提取极平面图,计算视差图本发明能够对光数据处理后获得清晰多视点图像并进行精确深度提取。
  • 一种图像深度提取方法
  • [发明专利]一种平板探测器图像校正的方法和装置-CN202210803765.3在审
  • 何承林;曾晓东;林言成;黄细平;黄翌敏 - 上海奕瑞光电子科技股份有限公司
  • 2022-07-07 - 2022-10-11 - G06T5/00
  • 本发明提供一种平板探测器图像校正的方法和装置,先采集射线源辐照在初始角度的亮图像和预设多个摆动角度的一张亮图像,并对初始角度的亮图像进行处理得到初始角度的增益校正模板;然后根据初始角度的增益校正模板对所有摆动角度的亮图像进行处理得到每个摆动角度的光转化系数模板;根据初始角度的光转换系数模板和所有摆动角度的光转化系数模板得到角度光转换函数;基于角度光转换函数得到待测角度的增益校正模板;根据待测角度的增益校正模板对待测角度的亮图像进行增益校正,并得到待测角度的校正图像本发明能够快速的对多个角度进行增益校正,在保证图像质量的前提下,提高了工作效率,节约了成本。
  • 一种平板探测器图像校正方法装置
  • [发明专利]一种光编辑传播方法-CN201510188087.4有效
  • 张永兵;敖红波;戴琼海 - 清华大学深圳研究生院
  • 2015-04-20 - 2017-12-19 - H04N5/262
  • 本发明公开了一种光编辑传播方法,包括以下步骤S1、获取原始光图像阵列以及原始光图像阵列的图像深度;S2、在中心视点处获取原始用户编辑;S3、对原始光图像阵列中的所有像素进行聚类得到K个类以及每个类的中心像素,K个中心像素构成下采样光图像阵列;S4、根据原始用户编辑获取K个中心像素的用户编辑,得到K个下采样用户编辑;S5、将K个下采样用户编辑传播到K个中心像素,得到下采样光图像阵列的编辑传播结果;S6、对下采样光图像阵列的编辑传播结果进行上采样,得到原始光图像阵列的编辑传播结果。本发明提出的光编辑传播的方法可以用于处理超大规模的光数据,提升编辑传播的整体性能和效果。
  • 一种编辑传播方法
  • [发明专利]基于各向异性光流与去偏移的脑部MR图像配准方法-CN201410086990.5有效
  • 陈允杰;郑钰辉;顾升华;刘文军 - 南京信息工程大学
  • 2014-03-11 - 2017-04-12 - G06T7/35
  • 本发明基于各向异性光流与去偏移的脑部MR图像配准方法,提出了基于光流模型的图像配准与偏移恢复耦合模型,针对偏移易导致传统配准模型配准精度不高的缺点,将去偏与求光流两者相结合,纳入统一变分框架中,使得两者相辅相成,针对Horn模型全局性正则项因缺少图像信息不能准确指导光流运动不足,引入图像结构信息来正则光流,从而得到光滑准确的光流信息。本发明在配准同时可以恢复图像灰度不均匀,从而降低了偏移的影响;并且引入图像结构信息来降低配准结果模糊程度以及保留了图像结构信息,保证了边界结构信息的完整性,有利于进一步恢复真实图像
  • 基于各向异性光流场偏移脑部mr图像方法
  • [发明专利]图像处理设备、方法和程序-CN201210143981.6无效
  • 神尾和宪 - 索尼公司
  • 2012-05-10 - 2012-11-21 - H04N7/01
  • 本发明涉及图像处理设备、方法和程序。提供一种将隔行信号转换为逐行信号的图像处理设备,该图像处理设备包括:差计算单元,计算作为隔行信号中的连续之间的差的差;分辨率计算单元,计算作为隔行信号中的的分辨率的分辨率;相关性确定单元,基于差和分辨率确定连续之间的相关性;以及内插图像决定单元,基于由相关性确定单元产生的确定结果来决定要在用于获得逐行信号的内插处理中使用的
  • 图像处理设备方法程序
  • [发明专利]一种基于BP神经网络拟合运动图像去除反射方法-CN201610414883.X有效
  • 李静;边汝平;卢朝阳;刘子健;韩世伟 - 西安电子科技大学
  • 2016-06-13 - 2019-06-07 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于BP神经网络拟合运动图像去除反射方法,相机平行移动连续拍摄多帧图像序列,计算出参考图和其所有相邻图像的稀疏运动,消除拍摄图像序列时要等间隔拍摄取样的限制,具有很好的精准性;对所述参考帧的稀疏运动进行拟合,得出分离后的背景层稀疏运动和反射层稀疏运动;采用基于BP神经网络算法拟合出整幅图像的运动,并利用该运动对拍摄的多帧图像进行坐标配准,重建分离后的两层图像;对初始分离后的图像进行优化迭代,精确分离后的图像细节本发明采用基于BP神经网络算法拟合整幅图像的运动,速度快,易实施;避免了等间隔拍摄取样,减少了图像去除玻璃反射的处理时间,降低了处理的复杂度。
  • 一种基于bp神经网络拟合运动场图像去除反射方法

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