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]一种卡片图像提取方法及系统-CN201610818707.2有效
  • 王新年;张浩 - 大连海事大学
  • 2016-09-12 - 2019-10-22 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种卡片图像的提取方法及系统,其包括如下步骤:S1、对读入的待提取卡片图像进行预处理;S2、分别基于彩色图像自适应边缘检测方法、相位一致性检测方法,自经预处理的卡片图像中提取出各自对应的边缘图像,并对当前所提取的两幅边缘图像进行求与运算后合成卡片图像所对应的粗提取图像;S3、在HSV空间下,基于相位一致性检测方法对所述粗提取图像进行边缘检测,以获得最终的边缘图像;S4、基于S3中所获得边缘图像,采用霍夫变换检测直线合成卡片图像最终的提取图像。本发明能够有效去除图像伪边缘,提高图像提取的效果以及精度,同时本发明可以有效去除复杂背景纹理边缘,且对复杂背景图像的鲁棒性好。
  • 一种卡片图像提取方法系统
  • [发明专利]一种基于边缘增强的红外图像超分辨率重建方法-CN202310300255.9有效
  • 阮嘉辰;胡蕾;李海燕 - 江西师范大学
  • 2023-03-27 - 2023-06-16 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于边缘增强的红外图像超分辨率重建方法,涉及图像处理方法技术领域。本发明利用浅层特征提取模块对低分辨率红外图像进行浅层特征提取;利用强边缘特征提取模块对低分辨率红外图像进行边缘特征提取,强边缘特征提取模块由最大值池化坐标注意力模块和CATS‑RCF边缘提取网络组成;多重残差深层特征提取模块由多个级联残差可选择核卷积组、边缘特征融合块和全局残差连接组成,利用多重残差深层特征提取模块对浅层特征进行多尺度特征提取并有效融合边缘特征,得到深层特征;利用重建模块使用亚像素卷积对深层特征进行上采样,得到超分辨率红外图像。通过本发明的方法,能够重建出边缘清晰和纹理细节丰富的超分辨率红外图像。
  • 一种基于边缘增强红外图像分辨率重建方法
  • [发明专利]一种视频图像边缘提取系统-CN201910944833.6有效
  • 李韬;王前 - 华南理工大学
  • 2019-09-30 - 2021-06-08 - H04N7/01
  • 本发明公开了一种视频图像边缘提取系统,包括视频图像采集单元、视频输入格式转换单元、帧缓存单元、边缘提取单元、视频输出格式转换单元、视频输出单元及控制单元;所述视频输入格式转换单元、视频输出格式转换单元、帧缓存单元及边缘提取单元均与控制单元连接;视频图像采集单元将采集到的视频图像输入至视频输入格式转换单元;边缘提取单元,用于提取帧缓存单元输出的、经由控制单元的图像数据的边缘信息;控制单元,用于与帧缓存单元进行通信、并对帧缓存单元和边缘提取单元进行初始化及数据传输等。本发明能有效实现实时视频图像的边缘提取
  • 一种视频图像边缘提取系统
  • [发明专利]目标物边缘提取方法和装置-CN201410361293.6有效
  • 徐晓舟;陈志军;秦秋平 - 小米科技有限责任公司
  • 2014-07-25 - 2017-12-12 - G06K9/46
  • 本公开是关于一种目标物边缘提取方法和装置,属于图像处理领域。该方法包括拍摄目标物的至少两帧图像,获取从拍摄到每一帧图像到拍摄下一帧图像时的传感器变化参数;对于该至少两帧图像中的第一图像和第二图像,根据该第一图像中的第一目标物边缘线段以及传感器变化参数,估计该第二图像中的第二目标物边缘线段;提取该第二图像中的边缘线段,作为第二图像边缘线段;根据第二目标物边缘线段,对该第二图像边缘线段进行过滤;将剩余的第二图像边缘线段作为该第二图像的目标物边缘线段。本发明通过利用一帧图像已有的目标物边缘提取结果提取另一帧图像的目标物边缘,减小了计算量,节省了边缘提取的时间,提高了边缘提取的速度。
  • 目标边缘提取方法装置
  • [发明专利]基于立体约束的遥感影像道路提取方法-CN201010233255.4无效
  • 叶勤;张小虎;王卫安 - 同济大学
  • 2010-07-20 - 2010-12-01 - G06K9/46
  • 本发明涉及一种基于立体约束的遥感影像道路提取方法,包括基于立体像对左影像的边缘提取和细化获得单像素边缘的二值图像;利用改进相位编组方法对单像素边缘二值图像进行形态约束与矢量化;基于灰度相关进行边缘线节点匹配,确定边缘线节点在右影像上的同名像点;基于像对RPC模型参数或内\外方位元素前方交会解算节点高程;基于节点高程约束的道路边缘线确定得到道路提取结果。本发明从立体影像入手,对边缘提取、细化、经过形态约束和矢量化后的道路边缘线的高程信息进行提取,建立对候选道路边缘线的分节点进行匹配、根据同名点信息进行前方交会获得高程信息的模型,根据道路的高程特点,建立高程约束条件,进行高程约束,从候选道路边缘线中提取满足要求的道路边缘线,从而实现遥感影像上的道路专题信息的快速自动提取
  • 基于立体约束遥感影像道路提取方法
  • [发明专利]一种圆形斑点圆心快速提取方法及系统-CN202310520586.3在审
  • 李成;龚成;刘玉宝;杨柳;袁超飞 - 武汉惟景三维科技有限公司
  • 2023-05-10 - 2023-07-28 - G06T7/60
  • 本发明公开了一种圆形斑点圆心快速提取方法及系统,所述方法包括:采集圆形斑点图像,对圆形斑点图像进行降采样处理和预处理;通过Canny算子对预处理后的圆形斑点图像进行边缘整像素提取,得到边缘轮廓;设定斑点目标轮廓筛选规则,从边缘轮廓中筛选出符合斑点目标轮廓筛选规则的斑点轮廓;采用多项式拟合对筛选出的斑点轮廓进行边缘亚像素提取;对提取出的边缘亚像素进行椭圆拟合,计算出圆形斑点中心位置。本发明通过对图像下采样减小了图像大小,提升了圆心坐标提取计算的速度,利用边缘整像素提取边缘亚像素提取方法计算出准确的斑点轮廓,同时利用圆形斑点特征进行轮廓筛选,提高了圆形斑点圆心提取的准确度,可适用于实时检测和识别系统中
  • 一种圆形斑点圆心快速提取方法系统
  • [发明专利]一种复杂光照背景条件下的圆孔边缘亚像素级提取方法-CN202211115372.X在审
  • 刘振宇;段桂芳;张斌;谭建荣 - 浙江大学
  • 2022-09-14 - 2023-02-03 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种复杂光照背景条件下的圆孔边缘亚像素级提取方法。首先,在Deeplabv3+语义分割网络中融入注意力机制构建模型;其次,基于已标注圆孔特征的含孔类零件图像数据集和结合相位一致性提取的额外信息,完成模型的训练;再次,输入待测零件图像,输出目标圆孔的语义分割掩膜,并提取待测零件图像的边缘信息,将上述二者共同进行后处理;最后,基于提取的环形外边缘区域的边缘信息,与提取的全图亚像素点取交,完成目标圆孔边缘的亚像素点拟合。本发明降低了实际测量过程中变化光照、复杂背景噪声等的干扰,提升了边缘提取的精度和边缘提取算法的稳定性,提升了分割精度,进一步提高了圆孔边缘提取的精度和稳定性。
  • 一种复杂光照背景条件下圆孔边缘像素提取方法
  • [发明专利]一种美图图像去噪的方法-CN202110284553.4在审
  • 彭艳来;商浙鑫;吴震宇;李重;高雪芬;陈琦琼;马晓艳;李瑛 - 浙江理工大学
  • 2021-03-17 - 2021-06-04 - G06T5/00
  • 本发明提供一种美图图像去噪的方法,包括以下步骤:输入原图像;通过高斯滤波中的高斯卷积对原图像进行初步去噪处理;对原图像进行预处理,得到预处理图像;对预处理图像进行自适应阈值处理,得到阈值图像;对阈值图像进行canny边缘提取,得到边缘提取图像;对提取后的边缘提取图像进行边缘连接;结合边缘提取后的图像和高斯滤波后的图像;整合RGB三个通道输出图像;本发明结合自定义阈值的canny边缘提取与高斯平滑的结果相结合,可以获得相类似的结果,其拥有的优势是简化了算法,不用考虑值域的权重,其用边缘特征进行替代,且边缘特征减少了椒盐噪声和光照条件的影响,在低通滤波的情况下效果尤为明显。
  • 一种图像方法

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