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- [发明专利]图像细节增强-CN200680036150.1无效
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C·N·科德斯;N·拉曼
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皇家飞利浦电子股份有限公司
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2006-09-21
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2008-10-01
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G06T5/00
- 一种增强输入图像细节的方法。该输入图像包括输入像素，该输入像素具有限于一个范围(RA)内的输入像素值(IPV)。该方法包括：对输入像素值(IPV)平均滤波(1)，以获得平均亮度值(LV)。对输入像素值(IPV)细节滤波(3)，以获取表示细节数量的细节值(HV)。对输入像素值(IPV)应用(5)非线性函数(NLF)，以对于每个输入像素值(IPV)获得相应的输出像素值(OPV)。非线性函数(NLF)的增益依赖于由一个特定的输入像素确定的屏蔽值(MV)和细节值(HV)。对于其细节值(HV)表示在特定像素周围的图像部分内具有较多高频率内容的输入像素，增益高于其细节值(HV)表示较少高频率内容的输入像素。
- 图像细节增强
- [发明专利]图像锐化装置及方法-CN202210325532.7在审
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朱煜枫;詹进;田景军;董鹏宇
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上海富瀚微电子股份有限公司
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2022-03-29
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2022-06-10
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G06T5/00
- 本发明提供了一种图像锐化装置及方法，包括：计算待处理RGB图像的亮度域；根据亮度域获取图像的平坦区域噪声，通过亮度域与平坦区域噪声得到第一亮度数据基础层；将其划分为高频细节、中频细节和低频细节，对中频细节和高频细节均进行抑制，得到第二亮度数据基础层；提取第二亮度数据基础层的低频细节并增强，以得到低频细节的锐化处理结果；增强中频细节和高频细节，其中：中频细节和高频细节中的正向细节和负向细节均进行不同强度的映射，得到中频细节和高频细节的锐化处理结果；将平坦区域噪声、低频细节的锐化处理结果以及中频细节和高频细节的锐化处理结果进行合并，得到图像在亮度域上的锐化结果，并将锐化结果映射到RGB域。
- 图像锐化装置方法
- [发明专利]指纹验证-CN200680010660.1有效
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罗伯特·米勒;亚历山大·沙尔;阿明·巴奇;埃尔玛·斯蒂芬
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德国捷德有限公司
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2006-03-30
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2008-03-26
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G06K9/00
- 在对比较指纹(23)的比较细节与存储在芯片卡(10)上的参考指纹的参考细节(19)进行比较时，从分别由两个彼此对应的比较细节和参考细节(19)组成的基线对出发查找其它细节对，这些细节对通过比较或参考指纹形成细节对的唯一关联序列在此参照已经确定的细节对序列中的至少3个预定基准细节对来判断一个可能细节对的细节，其中借助基准细节对在该序列中的位置来确定基准细节对。借助与各基准细节之间的距离和/或角度的单个比较，判断所选择的比较细节与所选择的参考细节(19)之间的一致性。在固定预先给定唯一可能的路径时，也可以跳过参考细节(19)，如果不能找到与它们匹配的比较细节的话。
- 指纹验证
- [发明专利]图像细节增强方法及装置-CN202310202575.0在审
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刘建伟
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爱芯元智半导体（上海）有限公司
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2023-03-02
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2023-06-30
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G06T5/50
- 本申请提出一种图像细节增强方法及装置，方法包括：获取待细节增强图像，将待细节增强图像输入至目标神经网络，以生成待细节增强图像对应的高分辨残差图像，高分辨残差图像的尺寸大于所述待细节增强图像的尺寸，将高分辨残差图像进行残差重采样，以生成待细节增强图像对应的细节残差图像，细节残差图像的尺寸与待细节增强图像的尺寸相同，将细节残差图像与待细节增强图像进行融合，以生成细节增强后的目标图像。由此可知，在本公开的方法中，使得通过细节增强后的目标图像不会出现引入噪声、过冲、锯齿问题，进而使得细节增强后的目标图像细节丰富，效果自然。
- 图像细节增强方法装置
- [发明专利]指纹匹配算法-CN201380069130.4在审
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米兰·内什科维奇;马尔科·尼科利克
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维普公司
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2013-11-01
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2015-10-21
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G06K9/00
- 本发明公开了一种基于细节点的，将分别由第一组细节点(34)和第二组细节点(42)表示的参考指纹图像(20)和输入指纹图像(40)进行匹配的方法。该将指纹(20,40)进行匹配的方法包括：为第一和第二组细节点(34，42)中的每个细节点(44)确定第一局部邻域(48)，每个第一局部邻域包括至少一个与各自的细节点(44)邻近的细节点(46)；将第一组细节点(34)中的第一局部邻域(48)与第二组细节点(42)中的第一局部邻域进行比较，从而确定同时出现在第一组细节点(34)和第二组细节点(42)中的匹配细节点(50)；根据它们在第一和第二组细节点(34，42)中的位置间的差异过滤匹配细节点(50)；为所述第一和第二组细节点(34，42)中的每个非匹配细节点确定第二局部邻域(54)，每个第二局部邻域包括至少一个与各自的非匹配细节点邻近的匹配细节点(50)；将第一组细节点，过滤匹配细节点(50)和进一步的匹配细节点；以及根据匹配细节点(50)和进一步的匹配细节点，确定第一和第二指纹图像(20，40)是否相同。
- 指纹匹配算法
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