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]一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法-CN201610548312.5在审
  • 陈利霞;李其珂;王学文;何成凤;杨彬 - 桂林电子科技大学
  • 2016-07-13 - 2016-11-30 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法,具体步骤包括:S1:在标准图像库中获得自然图像,并对图像进行图像分块并用高斯混合模型训练字典;S2:对每个图像进行加噪声处理,利用基于组的稀疏表示和非局部稀疏表示的方法得到去除噪声模型;S3:将含噪图像分成有重叠的小块,为每个图像块进行非局部相似匹配,找到其具有相同结构类型的相似图像块,把相似度最高的一些块放到一个组中;S4:对于分好的每个组,先对每个组进行奇异值分解,然后对特征值进行阈值处理,得到每个组的估计值;S5:利用预先训练的字典求出估计组在字典中的稀疏编码;S6:利用软阈值方法求解模型;S7:得到去噪图像。
  • 一种基于局部稀疏表示噪声去除方法
  • [发明专利]基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法-CN201410685191.X有效
  • 王学文;陈利霞 - 桂林电子科技大学
  • 2014-11-25 - 2015-06-10 - G06T5/40
  • 本发明公开了一种基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法,首先对原直方图进行伽马校正,抑制原直方图中峰值过高的问题;其次对伽马矫正后的直方图进行滑动窗口平滑滤波,消除直方图中的突变;最后在上述修正直方图基础上应用传统直方图增强的方法得到目标增强的图像。本发明的优点是:均衡增强:对图像各部分都能有效均衡增强,能有效避免过度增强而产生“洗白”效果;有效保留图像特征:本发明能高效增强图像并保持图像细节信息和平均亮度,避免亮度饱和、亮度大幅度改变和细节丢失。实验证明本发明方法能高质量增强图像。
  • 基于校正平滑滤波图像直方图均衡增强方法
  • [发明专利]基于LRC和协同表示的两阶段人脸识别方法-CN201410405891.9在审
  • 张顺岚;莫建文;袁华;张彤;首照宇;陈利霞;欧阳宁 - 桂林电子科技大学
  • 2014-08-18 - 2014-12-03 - G06K9/00
  • 本发明公开一种基于LRC和协同表示的两阶段人脸识别方法,第一阶段,运用LRC人脸识别算法计算测试样本与每类训练样本的误差,根据它们之间的相似度量与误差的关系对误差进行排序,并对数据库中的目标进行有效的筛选,筛选出S类训练样本用于下一阶段的识别。第二阶段,用筛选出的S类训练集作CRC人脸识别算法的编码字典,并利用其做精确的分类识别。这样可以在保证方法识别率较高,鲁棒性较好的同时,大大能降低了识别时间,当新目标加入数据库时,不用更新整个人脸数据模型,只需更新某一子类模型,从而减少训练时间;并且,通过第一阶段的训练样本的筛选,大大减小了第二阶段识别中数据字典的大小,节约了全局搜索的时间。
  • 基于lrc协同表示阶段识别方法

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