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[发明专利]用于事件流降噪算法评估的数据集生成方法-CN202310920757.1在审
发明人：蔡宇杰;王明宇 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于事件流降噪算法评估的数据集生成方法，包括：利用视频采集设备采集预设光照条件下的视频数据；对视频数据进行预设操作，得到若干个子脉冲序列；获取任一子脉冲序列中所有事件对应的多序列空间相关性数值；根据多序列空间相关性数值对子脉冲序列中所有事件进行分类统计，得到多序列空间相关性‑事件数量图；根据多序列空间相关性‑事件数量图确定子脉冲序列对应的脉冲数据集的判定阈值；根据判定阈值和多序列空间相关性数值，生成子脉冲序列对应的脉冲数据集；对每个子脉冲序列进行以上操作，得到每个子脉冲序列对应的脉冲数据集；根据每个子脉冲序列对应的脉冲数据集生成用于事件流降噪算法评估的目标脉冲数据集。
用于事件流降噪算法评估数据生成方法

[发明专利]一种图像去噪的两级处理方法-CN202311015149.2在审
发明人：陈文树;李文宏 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像去噪的两级处理方法，包括：获取图像，分析图像的光亮情况，确定暗光部分图像，并将暗光部分图像作为待处理图像；把待处理图像输入到第一级网络中，利用第一级网络针对待处理图像进行降噪处理，将待处理图像中的噪声去除，得到中间处理图像；针对中间处理图像采用第二级网络进行图像恢复，得到处理后的图像。本发明提出的一种图像去噪的两级处理方法，从网络结构本身出发，将去噪过程分成噪声去除和图像恢复两级处理，解决暗光去噪问题，使得黑暗环境下的大噪声图片也能够被较好的恢复。
一种图像两级处理方法

[发明专利]一种基于投票的面向线阵的高鲁棒性坏点校正方法-CN202310650894.8有效
发明人：黄宇杰;李文宏 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04N25/68 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于投票的面向线阵的高鲁棒性坏点校正方法，包括：采用线阵相机进行相机图像获取，输出的相机图像；针对输出的相机图像采用单像素坏点检测方法进行坏点检测，得到像素坏点检测结果；根据像素坏点检测结果采用投票以及阈值判断方式进行分析统计，得到图像坏点表；结合图像坏点表针对后续输出的相机图像进行坏点查询与判断，得到图像坏点判断结果；按照图像坏点判断结果针对坏点进行校正。本发明能够对线阵相机的图像进行坏点检测与校正，不仅鲁棒性高，还不容易出现误判，校正效果好。
一种基于投票面向高鲁棒性坏点校正方法

[发明专利]一种基于非局部均值的保边图像去噪方法和系统-CN202310528604.2在审
发明人：彭丽媛;王明宇 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于非局部均值的保边图像去噪方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：对待处理图像进行基础去噪，获取基础去噪图像；步骤S2：基于待处理图像和基础去噪图像，确定非局部加权权重；步骤S3：基于非局部加权权重，对待处理图像进行处理，获取去噪图像。本发明的基于非局部均值的保边图像去噪方法，将高斯滤波等基础去噪方法与非局部均值滤波相结合，实现抑制噪声的同时保留边缘信息。
一种基于局部均值图像方法系统

[发明专利]一种针对邻域内列式坏点的图片坏点检测及校正方法-CN202310981250.7在审
发明人：黄宇杰;王明宇 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04N17/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种针对邻域内列式坏点的图片坏点检测及校正方法，其中，图片坏点检测方法包括：获取目标图片，并确定目标图片类型；针对目标图片进行像素值提取，得到图片像素数据；在图像像素数据中获取检测点邻域范围内的像素数据块；根据目标图片类型利用像素数据块中相邻像素值针对检测点进行坏点检测，得到坏点检测结果。本发明提出一种针对邻域内多列坏点的图片坏点检测及校正方法，通过分析在一定大小的窗口内中心像素与其他相邻像素的像素值差异进行坏点检测及校正，使得图片中的坏点与周围整体匹配，提高图片的视觉呈现效果。
一种针对邻域内列式坏点图片检测校正方法

[发明专利]一种根据暗像素进行暗电平校正的方法-CN202310633776.6在审
发明人：黄宇杰;李文宏 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04N23/81 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据暗像素进行暗电平校正的方法，包括：获取每一行的图像像素；采用迭代中值平均法获取每一行的暗电平校正值；将每一行的图像像素减去相应行的暗电平校正值，获得暗电平校正后的像素。有利于在确保暗电平校正质量的同时保证低的计算复杂度和硬件开销。迭代中值平均的方式的计算复杂度为o(n)，而通过排序方式来选取中间大小的一段暗像素的计算复杂度为o(n2)，即使采用快速排序算法，其复杂度也为其中n为暗像素的个数。明显的，本发明的方案的可以极大的降低计算复杂度。
一种根据像素进行电平校正方法

[发明专利]一种使用色度损失函数训练的深度学习去噪方法-CN202310546033.5在审
发明人：彭丽媛;李文宏 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明提供一种使用色度损失函数训练的深度学习去噪方法，包括：基于色度损失函数和重建损失函数，确定总损失函数；基于总损失函数，对去噪神经网络进行训练，获得去噪器；基于去噪器，对待处理图片进行去噪处理。本发明的使用色度损失函数训练的深度学习去噪方法，解决极低光环境下成像的大噪声图像在经过现有的神经网络去噪后仍包含大量彩色噪声斑块的技术问题。
一种使用色度损失函数训练深度学习方法

[发明专利]一种基于行扫描的人工智能图像处理方法及系统-CN202211464454.5在审
发明人：黄宇杰;王明宇 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行扫描的人工智能图像处理方法及系统，包括：通过卷积层构建编码器和解码器，进行空间任务处理，获得空间任务模型；通过段间信息传递模块进行建模，按照时刻序列进行段间信息传递，获得时间任务模型；将空间任务模型和时间任务模型进行时空任务协同，创建基于行扫描的深度学习图像处理算法架构，获得时空任务协同模型；将图像按横向行切分，切分后将任意多个图像行组成任意高度图像段，通过时空任务协同模型对任意高度图像段进行人工智能图像处理。
一种基于扫描人工智能图像处理方法系统

[发明专利]一种使用FPGA模拟动态视觉传感器阵列的方法-CN202210985376.7有效
发明人：蔡宇杰;王明宇 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04N25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用FPGA模拟动态视觉传感器阵列的方法，该方法包括：基于第一数字电路对动态视觉传感器像素进行模拟；基于动态视觉传感器像素通过阵列布局构成动态视觉传感器阵列；基于动态视觉传感器阵列、数字电路和芯片接口构成动态视觉传感器系统；基于第二数字电路对动态视觉传感器系统进行模拟。本发明首先使用数字电路对DVS像素进行了模拟，接着通过数字电路对DVS像素共享行请求总线与事件状态总线的结构进行了模拟，最后描述了基于这种传感器阵列模拟方式的FPGA原型验证系统结构。解决了FPGA无法模拟动态视觉传感器阵列的问题，使得整个动态视觉传感器芯片可以在FPGA上进行验证以及原型系统的开发。
一种使用 fpga 模拟动态视觉传感器阵列方法

[发明专利]一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统-CN202211220732.2在审
发明人：黄宇杰;王明宇 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统，所述方法包括：通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；图像处理器接收图像信息，将图像按块进行切分后组成任意面积图像块组，并根据图像灰度、纹理基本特征对图像进行标注；通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过最短路径对应标注对图像进行分块处理，得到图像分块组；将处理后的图像分块组传输至终端，对图像分块组进行筛选，得到智能处理后输出图像；本发明中，在对原始图像进行处理时，将原始图像分为若干分块图像，分别对分块图像进行处理，从而加快对原始图像处理流程，节约布置背景的成本和时间，提升使用感受。
一种基于处理技术人工智能图像方法系统

[发明专利]一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统-CN202211124770.8在审
发明人：黄宇杰;李文宏 -专利权人： 上海宇勘科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统，通过图像采集模块采集图像，获取图像的矩阵数据；通过图像切分模块对所述图像矩阵数据按列切分组成任意宽度图像段进行分段处理，得到多个图像向量列数据；通过人工智能图像处理单元对每个图像向量列数据进行处理；将处理后的图像传输至终端，得到最终图像处理结果，本发明提供的技术方案能够提高图像识别的精准度。
一种基于处理技术人工智能图像方法系统

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