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]基于深度学习的图像模糊方法及装置、电子设备-CN202010927210.0有效
  • 江铖;廖俊;姚建华 - 腾讯医疗健康(深圳)有限公司
  • 2020-09-04 - 2023-04-18 - G06T5/00
  • 本申请的实施例揭示了一种基于深度学习的图像模糊方法及装置,该方法包括:确定待处理图像对应的模糊类型;基于所述待处理图像对应的模糊类型,确定与所述模糊类型相匹配的模糊处理网络,所述模糊处理网络是根据所述模糊类型对应的多个样本图像对进行训练得到的,所述多个样本图像对由不同模糊程度的多张模糊样本图像分别与清晰样本图像组成;将所述待处理图像输入所述模糊处理网络中,以基于所述模糊处理网络在训练中学习到的所述模糊样本图像与所述清晰样本图像之间的特征映射关系,对所述待处理图像进行去模糊处理;获取所述模糊处理网络输出的去模糊图像。本申请实施例的技术方案能够对待处理进行全盲性的去模糊处理。
  • 基于深度学习图像模糊方法装置电子设备
  • [发明专利]运动模糊图像的分析与判别方法-CN202310758608.X在审
  • 贾爽;季佳宇;罗铿;汪庆武;郇钲 - 上海航天电子通讯设备研究所
  • 2023-06-26 - 2023-09-22 - G06T7/246
  • 本发明提供了一种运动模糊图像的分析与判别方法,包括:根据运动模糊图像产生的原因,构建运动模糊图像退化模型;在所述运动模糊图像退化模型中,将影响图像模糊的时间因素转换为距离因素;通过欧氏距离计算清晰图像与待匹配图像特征点之间的匹配度;基于清晰图像和运动模糊图像的特征,引入模糊判别度量;确定模糊判别阈值,用以判别图像模糊度。通过对运动模糊图像的分析与判别,避免对清晰图像进行处理,破坏原来质量较好的图像。同时也避免了将所有图像都输入到去模糊模型而产生不必要的时间开销。从而有效解决了运动模糊图像的判别问题,为图像处理领域提供了新的解决方案与技术支撑,能够广泛应用于模糊图像的分析与修复。
  • 运动模糊图像分析判别方法
  • [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图像块;S200通过预设的模糊核算法分别同时估计各个模糊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]模糊检测方法和装置、终端和可读存储介质-CN202110392244.9在审
  • 邹子杰 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2021-04-13 - 2022-10-18 - G06T7/00
  • 本申请提供了一种模糊检测方法。模糊检测方法包括根据预定的检测框对待测图像进行遍历,以获取多张检测区域图像;将所述检测区域图像输入预设的检测模型,以检测所述检测区域图像和所述检测区域图像周围的图像区域的差异参数;根据所述差异参数确定所述检测区域图像模糊参数;及根据多张所述检测区域图像模糊参数确定所述待测图像模糊区域。模糊检测方法、模糊检测装置、终端和非易失性计算机可读存储介质,通过检测框遍历待测图像并输入检测模型,以得到多个检测区域图像模糊情况,可确定待测图像的每个区域的模糊情况,从而准确地确定待测图像的一个或多个模糊区域,从而实现全局模糊和局部模糊的准确检测,模糊检测效果较好。
  • 模糊检测方法装置终端可读存储介质
  • [发明专利]模糊图像识别方法、装置及设备-CN202111565980.6在审
  • 李岩松;宋建军 - 北京金风科创风电设备有限公司
  • 2021-12-20 - 2023-06-23 - G06V10/44
  • 本申请公开了一种模糊图像识别方法、装置及设备。模糊图像识别方法包括获取拍摄设备对风力发电机拍摄的图像;响应于图像中包括风力发电机的叶片,将图像输入至模糊识别模型,得到模糊识别结果,模糊识别结果用于指示图像是否为模糊图像;其中,模糊识别模型用于识别图像中的模糊因素,模糊因素包括:发光要素、镜头附加要素、叶片轮廓像素点。根据本申请实施例,可以先识别图像中是否包括叶片,若图像中包括风力发电机的叶片,则基于模糊识别模型识别图像中的模糊因素,进而根据模糊识别结果判断图像是否为模糊图像,有效避免了采用模糊图像对风力发电机的叶片的故障情况进行检测
  • 模糊图像识别方法装置设备
  • [发明专利]非均一运动模糊图像的恢复方法-CN201310377605.8有效
  • 戴琼海;李雯;张军 - 清华大学;北京航空航天大学
  • 2013-08-27 - 2014-01-29 - G06T5/00
  • 本发明提出一种非均一运动模糊图像的恢复方法,包括以下步骤:在模糊图像中选取多个相互重叠的图像块;根据均一模糊图像恢复方法分别求取多个图像块的局部模糊核和去模糊图像块;根据多个图像块的局部模糊核和去模糊图像块建立多个图像块的局部模糊核与相机全局运动参数之间的对应关系,并根据对应关系估计相机的初始全局运动参数;对相机的初始全局运动参数和去模糊图像块进行迭代以得到估计的相机的最终全局运动参数;根据相机的最终全局运动参数对模糊图像进行计算以得到最终的去模糊图像。本发明的实施例基于运动模糊图像成像模型,通过结合局部模糊核和相机全局运动参数的对应关系,能够实现快速、有效、鲁棒及低误差的运动模糊图像恢复。
  • 均一运动模糊图像恢复方法
  • [发明专利]图像模糊方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210371361.1在审
  • 罗小平;黄浩涛;童文超 - 深圳市豪恩汽车电子装备股份有限公司
  • 2022-04-11 - 2022-08-26 - G06T5/00
  • 本发明实施例提供一种图像模糊方法、装置及计算机可读存储介质,所述方法包括:获取待去模糊图像,将待去模糊图像等分为多个图像块;分析每个所述图像块并进行标记,标记出原始清晰图像块和待优化图像块,并计算模糊区域所占的实际像素比例;对比实际像素比例与预定像素比例阈值,标记第一待优化图像块和第二待优化优化图像块;采用常规图像局部去模糊方法去除各个第一待优化图像块中的模糊区域;基于L1范数规则化对图像模糊退化模型进行优化从而计算出清晰图像模糊核,将清晰图像确定为第二待优化图像块去除模糊后的第二优化清晰图像块;拼接组合以获得待去模糊图像去除模糊后的目标清晰图像。本实施例能有效提高图像模糊的效率和效果。
  • 图像模糊方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种模糊图像处理方法及相关设备-CN202310514309.1在审
  • 陈斌;郑顺泉;卫宣安;姜坤 - 西安震有信通科技有限公司
  • 2023-05-08 - 2023-09-29 - G06T3/00
  • 本发明公开了一种模糊图像处理方法及相关设备,所述方法包括:获取原始模糊图像,并转化为灰度图,将灰度图和原始模糊图像进行乘法运算,得到第一图像;将第一图像进行高斯模糊处理,得到第二图像,并将原始模糊图像和第二图像进行除法运算,得到第三图像,并对第三图像进行高斯模糊处理,得到第四图像;将原始模糊图像和所述第四图像进行乘法运算,并进行循环迭代处理,当达到预设迭代次数时,得到最终图像,根据原始模糊图像与最终图像的标准差判断原始模糊图像是否为真实模糊图像本发明通过对采集设备传回的源图像进行滤波处理得到最终图像,并根据源图像和最终图像的标准差之间差异进行分析,有效的提高了源图像是否为模糊图像的辨识度。
  • 一种模糊图像处理方法相关设备
  • [发明专利]基于边缘自适应的高效图像盲去模糊方法-CN201410008485.9有效
  • 董伟生;吕雪银;石光明 - 西安电子科技大学
  • 2014-01-08 - 2014-04-30 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于边缘自适应的图像盲去模糊方法,针对现有全变差去模糊算法易模糊图像边缘和细节的问题,构造了去均值的梯度全变差正则模型,并利用图像梯度的局部方差自适应计算迭代加权系数,有效提升了去模糊算法恢复图像边缘和细节的能力其实现步骤是:(1)输入模糊图像,对梯度域清晰图像模糊核交替求解,得到模糊图像的初始模糊核;(2)使用初始模糊核对模糊图像进行一次非盲去模糊,得到初始清晰图像;(3)对初始清晰图像聚类,更新去均值正则模型中的均值和加权系数并重新求解模糊核;(4)使用新的模糊核进行二次非盲去模糊,得到清晰图像。实验结果表明,本发明比现有技术具有更好的去模糊效果,可用于图像恢复。
  • 基于边缘自适应高效图像模糊方法

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