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[发明专利]图像处理方法、模组、设备、存储介质及程序产品-CN202211079905.3在审
发明人：陈娟;张兰丹;何敬伟;顾钦;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、模组、设备、存储介质及程序产品，针对RGBW CFA图像，该图像处理方法包括：提取原生域图像各通道的通道信息，其中，所述原生域图像的通道包括白通道、绿通道、红通道和蓝通道，所述原生域图像中每个像素点包括一个通道对应的颜色值；基于预先训练的联合网络模型，对各通道的通道信息进行联合去马赛克和去噪处理，得到处理后的图像(RGB域图像)，其中，所述处理后的图像中每个像素点包括红、蓝、绿三个通道对应的颜色值。实现了基于模型的RGBW CFA图像的联合去马赛克和去噪处理，得到信噪比高的RGB的图像，提高了图像处理的质量。
图像处理方法模组设备存储介质程序产品

[发明专利]一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置-CN202211118291.5在审
发明人：何敬伟;顾钦;古衡;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置，所述图像退化建模方法包括：构建复合退化模型，所述复合退化模型中的退化池包括模糊退化、噪声退化和下采样退化；建立门控机制，所述门控机制包括多个局部子门，并为模糊退化、噪声退化和下采样退化中的每种子退化类型分别添加所述局部子门，其中，所述局部子门根据预设概率选择添加对应的子退化类型。本申请的图像退化建模方法可以对退化种类和退化等级合理建模，提升图像退化模型的性能。
一种图像退化建模方法神经网络训练装置

[发明专利]图像处理方法、装置和电子设备-CN202211049007.3在审
发明人：张兰丹;顾钦;陈娟;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置和电子设备，涉及图像处理技术领域，能够在去马赛克、去噪和超分辨率处理图像的过程中更有效地抑制伪彩色，还原出更多的高频细节，从而提高了图像质量。图像处理方法包括：获取来自于图像传感器的RGBW图像，RGBW图像包括红色通道、绿色通道、蓝色通道和白色通道；将RGBW图像输入卷积神经网络模型，得到卷积神经网络模型输出的RGB图像，卷积神经网络模型包括依次级联的特征提取模块、重建模块和上采样模块，特征提取模块和重建模块用于去马赛克和去噪的过程，上采样模块用于超分辨率处理的过程，RGB图像包括红色通道、绿色通道和蓝色通道，RGB图像的分辨率大于RGBW图像的分辨率。
图像处理方法装置电子设备

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211053776.0在审
发明人：何敬伟;古衡;顾钦;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：对原始图像的原始图像集利用RGBW彩色滤波阵列执行采样，获取原始图像对应的训练样本集，利用原始图像和原始图像的训练样本集，训练图像处理模型，获取训练好的图像处理模型，利用训练好的图像处理模型，对目标图像序列中的多帧待处理图像执行去马赛克处理，获得目标图像序列对应的单帧目标图像。借此，本申请通过从多帧图像数据中获取更多的颜色信息和纹理信息，以有效提高成像质量。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像重建方法、装置、模组、设备、存储介质及程序产品-CN202210763898.2在审
发明人：顾钦;张兰丹;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供一种图像重建方法、装置、模组、设备、存储介质及程序产品，其中，该图像重建方法，包括：获取原生域图像的白通道信息、绿通道信息、红通道信息和蓝通道信息，其中，所述原生域图像为拜尔格式；提取所述白通道信息的梯度信息；根据所述白通道信息以及提取的梯度信息，分别对所述原生域图像的绿通道信息、红通道信息和蓝通道信息进行插值；合并插值处理后的绿通道信息、红通道信息和蓝通道信息，得到重建后的原生域图像。该技术方案通过结合白通道信息引导绿、红和蓝三通道信息的插值，提高了插值的准确度，减少了重建后的高分辨率原生域图像的噪声，提高了图像重建的质量。
图像重建方法装置模组设备存储介质程序产品

[发明专利]一种基于多特征融合的极化SAR图像分类方法-CN201710485443.8有效
发明人：曹宗杰;丁尧;冯籍澜;崔宗勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的极化SAR图像分类方法。本发明首先提取待分类极化SAR图像的极化特征向量，得到高维极化特征集；提取该图像SPAN处理结果的形态学断面特征向量，得到高维形态学特征集；将两类高维特征分别进行保局辨别分析的降维处理后，选取已知类别标签的图像像素点构成训练样本集，再选取整幅图像的其余像素点作为分类样本集；将两类低维特征分别通过基于最大后验概率的SVM，得到各自情况下像素点的类别标签及对应后验概率；采用求和准则或自适应加权求和准则，将每个像素点在两种情况下的后验概率向量结合起来，依据最大后验概率原则，得到高分辨极化SAR图像的最终分类结果。本发明实施，有助于提高分辨极化SAR图像分类准确率及效率。
一种基于特征融合极化 sar 图像分类方法

[发明专利]基于跨领域迁移学习的SAR图像地物分类方法-CN201510611124.8有效
发明人：曹宗杰;葛雨辰;冯籍澜;余雅丹;皮亦鸣;闵锐;徐政五 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-09-23 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一基于跨领域迁移学习的SAR图像地物分类方法，采用跨领域迁移学习算法，借用源域的先验SAR图像数据，建立分类模型适应性地用于另一幅相似但不相同的目标域SAR图像的分类，减少了目标域SAR图像标签获取成本。本发明中每一次训练集的优化更新只保留支持向量作为训练集的机制能够大幅度减少训练集的冗余样本数量，能够有效缓解SVM分类器受限于计算量和存储量的问题；通过引入未能成为支持向量的目标域样本回收利用机制，能够重复高效的利用目标域样本，以不断调整并修正分类面；同时通过删除未能成为支持向量的源域样本，能减少与目标域分布不匹配的源域训练样本数目，能获得更加准确的分类结果，收敛性更优。
基于领域迁移学习 sar 图像地物分类方法

[发明专利]一种针对高分辨率SAR图像地物类型提取方法-CN201510509047.5有效
发明人：曹宗杰;余雅丹;葛雨辰;皮亦鸣;冯籍澜 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-08-18 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对高分辨率SAR图像地物类型提取方法，以解决高分辨率SAR图像纹理信息复杂、地物不均匀等特点带来地物类型提取耗时大、准确率低等问题。本发明将主要包含一种或几种地物类型的图像区域定义为局部模式。该方法包括：对获得的原始图像进行重叠分块，获取多个局部模式；并对局部模式进行分类，分为包含特定地物类型和不包含特定地物类型两类；对于包含特定地物类型的局部模式进行特定地物检测；并且将经过检测的局部模式按照分块的次序拼接回原图，从而提取出特定的地物类型。 1
地物类型局部模式高分辨率地物分块图像区域纹理信息原始图像不均匀准确率检测拼接耗时分类

[发明专利]一种基于极化目标分解特征的变分极化SAR图像分割方法-CN201410033518.5有效
发明人：曹宗杰;皮亦鸣;谭英;冯籍澜 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2014-01-23 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极化目标分解特征的变分极化SAR图像分割方法，利用极化SAR图像的极化相干分解方法和极化非相干分解方法，得到了反应目标属性和目标类型信息的极化目标分解特征向量f，结合区域指示函数FiN、高斯核函数KRBF和基本CV模型，建立能量泛函，采用水平集方法进行求解，得到极化SAR图像的分割结果。本发明给出的方法不仅仅局限于一种或者两种极化目标分解特征数据，而是使用了多种极化目标分解的特征数据，对极化信息的利用是比较充分的。通过定义区域指示函数FiN，可以利用较少数目的水平集函数表示区域数目较多的情况，大大地减少了计算量。将本发明用于极化SAR图像的分割，可以得到较精确的分割结果。
一种基于极化目标分解特征 sar 图像分割方法

[发明专利]一种基于超像素的SAR图像CFAR目标检测方法-CN201510903913.9在审
发明人：曹宗杰;杨洪志;皮亦鸣;冯籍澜;闵锐;徐政五;李晋 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-12-09 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明属于合成孔径雷达(SAR)图像处理领域，涉及一种基于超像素的SAR图像恒虚警率(CFAR)目标检测方法。本发明通过对SAR图像进行超像素分割，然后利用超像素灰度建立杂波统计模型，最后确定超像素滑窗，进行基于超像素的CFAR检测。本发明充分有效利用了高分辨SAR图像中目标呈现面目标的特性，检测后的二值图中，目标是连续的，并且能够很好的保持目标的边缘，算法稳定性较高；同时，本发明降低了第二级CFAR检测的运算量，能够有效提高图像处理速度。
一种基于像素 sar 图像 cfar 目标检测方法

[发明专利]一种基于极化特征分解的水平集极化SAR图像分割方法-CN200910216063.X无效
发明人：曹宗杰;皮亦鸣;冯籍澜;闵锐 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2009-10-29 - 公布日： 2010-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于极化特征分解的水平集极化SAR图像分割方法，属于雷达遥感或图像处理技术。本发明通过对原始极化SAR图像数据每一像素点的极化特征分解得到由H、α和A三个极化特征构成的极化特征矢量v，然后将所有像素点的极化特征矢量v组合成极化特征矩阵Ω，从而将极化SAR图像的分割问题由数据空间转化到极化特征矢量空间，利用特征矢量定义适用于极化SAR图像分割的能量泛函，采用水平集方法实现偏微分方程的数值求解，从而实现极化SAR图像的分割。本发明充分有效利用了极化SAR图像的极化信息，分割得到的图像边缘比较完整，能更好地保持区域的特性，对于噪声具有较强的鲁棒性，算法稳定性较高，分割结果精确；同时，本发明降低了数据的复杂度，能够有效提高图像分割速度。
一种基于极化特征分解水平 sar 图像分割方法

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