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[发明专利]屏幕的亮暗线校正方法及电子设备-CN202310672939.1在审
发明人： 何洪钦;李浙伟;李乾隆;彭悦;朱勇;武轲;刘硕 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G09G3/32 文献下载
摘要：本申请公开了一种屏幕的亮暗线校正方法及电子设备，该屏幕的亮暗线校正方法，通过获取待校正屏幕处于指定图像显示状态下的屏幕图像，对屏幕图像进行上采样和下采样处理，检测上采样和下采样处理得到的采样图像中的屏幕轮廓，能有效排除环境光影响，直接准确定位屏幕轮廓，降低校正环境要求，再基于屏幕轮廓对屏幕图像进行掩膜处理，得到掩膜图像，基于掩膜图像计算待校正屏幕对应的亮暗线校正系数，进而基于亮暗线校正系数对待校正屏幕中的亮暗线进行校正，可以同时对多条亮暗线进行校正，提高校正效率和准确性。
屏幕暗线校正方法电子设备

[发明专利]图像细节增强方法-CN202310559892.8在审
发明人：刘硕;王松;俞克强;董振昊;邵晨;何洪钦 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像细节增强方法，该图像细节增强方法包括：通过对待处理图像进行边缘信息提取，得到保留有待处理图像的边缘信息的边缘图像，对边缘图像进行高频信息提取，得到边缘图像对应的高频分量，再将边缘图像和边缘图像对应的高频分量进行融合处理，得到细节增强图像，以增强待处理图像中的图像轮廓信息，且在高频分量是针对边缘图像进行高频信息提取得到的，可以有效避免图像中噪声对图像增强的影响，进而可以在任何噪声强度下都可实现对图像的边缘平滑，以此突出图像轮廓，保证图像增强的效果。
图像细节增强方法

[发明专利]一种图像增强方法、装置以及存储介质-CN202310438544.5在审
发明人：俞克强;王松;刘硕;董振昊;邵晨;何洪钦 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提出一种图像增强方法、装置、计算机存储介质，所述方法包括：获取待处理图像中每一像素点的切比雪夫基；对每个所述切比雪夫基进行不定积分运算，获取第一不定积分值；基于所述每一像素点对应的第一不定积分值对对应的像素点进行增强，得到所述待处理图像的增强图像。通过上述方式，将切比雪夫分解方法作用的图像中，实现图像增强的效果。
一种图像增强方法装置以及存储介质

[发明专利]一种图像拼接方法、装置、双目相机及介质-CN202310276380.0在审
发明人：邵晨;王松;俞克强;董振昊;刘硕;何洪钦 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像拼接方法、装置、双目相机及介质，用以解决现有技术中对图像拼接效果差的问题。在该方法中，根据相机的内参和外参，确定相机采集到的原始图像映射到基准平面的映射关系，根据映射关系确定原始图像在基准平面对应的图像区域以及每个相机之间对应的重合区域，并根据重合区域在每个原始图像中的坐标，对两个相机采集到的原始图像进行拼接，不依赖图像重合区域的特征点，针对一些重合区域无特征点或者特征点分布不均匀的特殊场景仍有较好的拼接效果。
一种图像拼接方法装置双目相机介质

[发明专利]一种图像分层方法、图像增强方法、图像处理装置和介质-CN202310104600.1在审
发明人：俞克强;王松;刘硕;董振昊;邵晨;何洪钦 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分层方法、图像增强方法、图像处理装置和介质，该图像分层方法包括：获取待处理图像；基于待处理图像的待处理区域，构建出初始权重矩阵；对初始权重矩阵进行预设数量次迭代运算，得到层级设置的多个基础层权重矩阵；基于基础层权重矩阵对待处理图像进行分层，得到多个层级设置的基础层图像。通过上述方式，本申请能够提高图像分层的效率。
一种图像分层方法增强处理装置介质

[发明专利]一种基于图像校正的美式车牌识别方法及系统-CN202010069950.5有效
发明人：林立雄;何洪钦;黄国辉;赖嘉弘;陈睿函;何炳蔚;陈彦杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：发明涉及一种基于图像校正的美式车牌识别方法及系统，文本检测、图像校正、文本识别、文本分类模块，包括以下步骤：对数据集的图像文件进行预处理，并进行数据增强，生成训练集和测试集；设计文本检测模块，对图像中的文本信息进行检测，实现对图像中的文本与背景分割，得到仅包含文本信息的文本图像；采用图像校正模块对文本图像进行校正，将原本扭曲或倾斜的文本图像转换到水平方向；对校正后的文本图像进行识别，得到文本图像内包含的字母、数字等信息；构建文本分类模块，从所有的文本信息中筛选出车牌号、洲名、年检日期，完成车牌识别。本发明解决了对美式车牌识别时存在背景图案复杂、目标文本图像变形模糊、文本信息复杂以及使用神经网络进行离线训练时计算量大的问题。
一种基于图像校正美式车牌识别方法系统