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[发明专利]基于神经网络的随机渐近式光子映射图像降噪方法及系统-CN202010304779.1有效
发明人：王璐;曾峥;徐延宁;康春萌;王贝贝;孟祥旭 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络的随机渐近式光子映射图像降噪方法及系统，包括：获取三维场景，基于随机渐进式光子映射生成待降噪图像，包括基于全局光子的渲染图像和基于焦散光子的渲染图像；将基于全局光子的渲染图像，输入到预训练的第一多重残差神经网络中，输出全局光子降噪图像；将基于焦散光子的渲染图像，输入到预训练的第二多重残差神经网络中，输出焦散光子降噪图像；将全局光子降噪图像和焦散光子降噪图像进行合成，得到最终的渲染图像。
基于神经网络随机渐近光子映射图像方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的低光子图像恢复方法-CN202210646654.6在审
发明人：石剑虹;覃文韬;曾贵华;霍娟 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的低光子图像恢复方法，涉及计算成像与图像处理领域，包括以下步骤：获取任意来源的图像，通过泊松仿真生成该图像的低光子计数采样图，低光子计数采样图用于模型训练；将低光子计数采样图和图像作为训练集，训练神经网络，该神经网络基于深度学习，实现将低光子采样图恢复为对应的高光子图像；使用低光子成像设备，通过调整光源强度和曝光时间，获取待恢复的低光子图像；将低光子图像输入到神经网络，实现对低光子图像的恢复本发明仅需要测量高、低光子条件下平均光子数之比，便能对任意图像快速生成大量低光子采样图，简化采样训练样本的流程，避免重新采样训练集的操作，鲁棒性更强，提高了图像恢复质量。
一种基于深度学习光子图像恢复方法

[发明专利]图像传感器及图像采集设备-CN202010013454.8有效
发明人：雷述宇 -专利权人：宁波飞芯电子科技有限公司
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： H01L27/146 文献下载
摘要：本发明提供一种图像传感器及图像采集设备，涉及图像传感器技术领域。该图像传感器的感光区域可包括：第一感光子区域、第二感光子区域和第三感光子区域；其中，第一感光子区域、第二感光子区域和第三感光子区域中的掺杂浓度依次递增，使得第一感光区域产生的光电子通过第二感光子区域转移至第三感光子区域；第三感光子区域的周侧设置有调制组件，调制组件对第三感光子区域的光电子进行调制输出。本发明的图像传感器的感光区域可实现保证光电效率和转移速度的前提下，进行多tap的信号调制。
图像传感器图像采集设备

[发明专利]超导纳米线单光子成像器成像失真的恢复方法-CN202310361680.9在审
发明人：赵清源;王慧 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种超导纳米线单光子成像器成像失真的恢复方法，包括：构建探测单元与延迟单元分立的超导纳米线单光子探测器，相邻探测单元之间串联延迟线；从原始的光子探测数据中提取N个真实像素数据得到真实像素图像，提取N‑1个虚拟像素数据得到虚拟像素图像；利用虚拟像素图像的N‑1个像素的数据的相邻像素两两取均值插值出N‑2个真实像素的多光子探测数据，在N‑2个多光子数据的第一个数据前插入虚拟像素数据的第一个像素数据，在最后一个数据后插入虚拟像素数据的最后一个像素数据，形成N像素的多光子插值图像；真实像素图像减去多光子插值图像得到恢复后的图像。该方法可解决超导纳米线单光子成像器的单光子成像图像失真问题。
导纳米线光子成像失真恢复方法

[发明专利]基于光子重采样的随机渐近光子映射图像渲染方法及系统-CN201910905563.8有效
发明人：杨丽燕;康春萌 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：本公开公开了基于光子重采样的随机渐近光子映射图像渲染方法及系统，从视点发射第一光线，记录第一光线与场景物体的碰撞点位置；从光源发射第二光线，得到光子图；将光子图划分为若干个连续的图像子块，计算每个图像子块内碰撞点距离误差值和光子数误差值；在着色阶段，遍历碰撞点；首次执行时，对每一个碰撞点，根据设定半径进行光子采样；在非首次执行时，对每一个碰撞点，根据碰撞点距离误差值和光子数误差值，计算碰撞点的若干个新的采样半径，利用若干个新的采样半径，对当前图像子块内碰撞点新的采样半径内的光子进行重新采样；当所有的碰撞点均进行光子重采样后，得到渲染后的图像，返回着色阶段，直至满足设定迭代次数，得到渲染图像。
基于光子采样随机渐近映射图像渲染方法系统

[发明专利]一种光子测肤美肤仪及其处理方法-CN201811351556.X在审
发明人：张延华 -专利权人：深圳美丽策光生物科技有限公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： A61N5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种光子测肤美肤仪，其包括有主机和终端处理器，主机包括有图像采集单元、图像处理系统、用于插接LED灯阵列的插座、光子美肤控制单元和无线传输单元，图像处理系统连接于图像采集单元，光子美肤控制单元连接于LED灯阵列，图像处理系统和光子美肤控制单元分别连接于无线传输单元，且无线传输单元与终端处理器建立无线通信；终端处理器用于根据预设算法对影像文件进行分析处理，得出皮肤状态参数，以及根据皮肤状态参数生成光子波驱动信号，并将光子波驱动信号通过无线传输单元反馈回光子美肤控制单元，以令光子美肤控制单元控制LED灯阵列执行光子美肤动作。
光子美肤无线传输单元图像处理系统终端处理器图像采集单元皮肤状态驱动信号主机参数生成发明集成分析处理无线通信影像文件预设算法插接插座反馈

[发明专利]基于神经网络的双光子荧光显微图像复原方法、存储介质-CN202010225928.5有效
发明人：廖祥;谌小维;赵雪青 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于神经网络的双光子荧光显微图像复原方法、存储介质。存储介质，首先采集多份同一拍摄区域的双光子荧光显微成像的原始图像数据，构建全卷积神经网络的训练集，然后基于训练集中的样本数据，采用端到端的训练方式对全卷积神经网络进行训练，最后获取复原前的双光子荧光显微图像的图像数据，并将图像数据输入训练完成的全卷积神经网络中，得到复原的双光子荧光显微图像。采用本发明的基于神经网络的双光子荧光显微图像复原方法、存储介质，利用训练好的全卷积神经网络可以对任何被噪声或模糊感染的双光子荧光显微成像进行复原，得到清晰真实的复原图像。
基于神经网络光子荧光显微图像复原方法存储介质

[发明专利]一种基于样本消除的渐进式光子映射优化方法-CN201610555035.0有效
发明人：王璐;康春萌;徐延宁;孟祥旭;徐晓峰;高增辅 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-07-14 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于样本消除的渐进式光子映射优化方法，包括光线跟踪阶段；光子跟踪阶段；光子消除阶段；渲染成像阶段：遍历着色点，查询着色点的光子搜索半径范围内且在光子图中的光子，利用着色点对屏幕空间的贡献参数计算着色点的贡献颜色，并将贡献颜色返回给屏幕空间以形成渲染图像；光子渲染迭代：缩小着色点的光子搜索半径范围，重复光子跟踪阶段至渲染成像阶段，直至达到设定的迭代渲染次数，将所有形成的渲染图像累加后求平均，得到最终渲染图像。
一种基于样本消除渐进光子映射优化方法

[发明专利]一种基于光子映射的立体元图像阵列生成方法-CN201910467325.3在审
发明人：赵岩;许正男;张艾嘉;王世刚;王学军 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： H04N13/282 文献下载
摘要：一种基于光子映射的立体元图像阵列生成方法属3D图像处理技术领域，本发明包括下列步骤：(1)从光源处发射光子到场景中，获取场景信息，并保存为一张光子图；(2)从设置的视点处向场景发射视线来进行辐射亮度估计，通过已保存的光子图中的信息来计算在该视点下的图片；(3)设置多个视点来模拟相机阵列获取图像，此时无需再重复步骤一，可直接通过光子图的信息来计算获得图像；(4)将步骤3中获取的图像阵列进行转化，变为立体元图像阵列；本发明通过使用光子映射算法，能减少光线追迹算法中需要不断重复计算的光线，可提高立体元图像阵列的生成速度。
立体元图像阵列光子光子图视点映射场景场景信息光线追迹获取图像亮度估计模拟相机图像阵列映射算法重复计算保存发射算法光源视线图像辐射重复转化图片

[发明专利]一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法-CN202011188872.7有效
发明人：华康健;刘博;王华闯;方亮;陈臻;罗佳承 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于首光子组的单光子激光雷达快速成像方法，该方法能使单光子激光雷达在极弱光场景下进行快速成像的同时兼具对噪声的高鲁棒性。包括探测策略和处理算法：发射激光脉冲到目标上进行探测，直到首次探测到符合算法要求的信号光子计数即首光子组后停止该点的探测并转移到下一位置；算法分为首光子组判断算法和距离灰度图像重建算法，首光子组判断算法利用噪声计数均匀分布而信号计数集中分布的统计差异来判断光子计数是信号计数还是噪声计数，重建算法利用首光子组的计数时间信息来重建距离图像和利用获得首光子组时发射的脉冲数信息来重建灰度图像。本发明能极大程度的减少单光子图像重建时所需要的数据量并保持对噪声的高鲁棒性。
一种基于光子激光雷达快速成像方法

[发明专利]PET图像校正方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910306003.0有效
发明人：邓子林 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种PET图像校正方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：基于蒙特卡洛模拟方法对放射性核素进行模拟；基于蒙特卡洛模拟方法模拟所述符合光子和非符合光子的传播过程；统计模拟过程中探测器接收到的光子对的总数量以及假符合事件光子对的数量；基于所述光子对的总数量以及假符合事件光子对的数量对原始PET图像进行校正。上述PET图像校正方法、装置、计算机设备和存储介质，通过蒙特卡洛方法模拟不同能量光子在湮灭过程中的运动过程，并进行追踪，得到模拟过程中PET探测器接收到的光子对的总数量和假符合事件光子对的数量，进而对原始PET图像进行校正，以消除prompt gamma效应和散射带来的偏差，提高重建出的PET图像质量和量化精度。
pet 图像校正方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]彩色图像面板以及使用其显示彩色图像的装置和方法-CN201210300940.3有效
发明人：申昶均;韩文奎;沈洪植;全锡珍 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2012-08-22 - 公布日： 2013-03-06 - 主分类号： G02F1/15 文献下载
摘要：本发明提供了一种彩色图像面板以及使用该彩色图像面板显示彩色图像的装置和方法，该彩色图像面板包括：可调节光子晶体滤色器，其光子带隙通过使用刺激来控制使得在选定颜色的波长带中的光从可调节光子晶体滤色器反射，在选定颜色的波长带之外的波长带中的光经由可调节光子晶体滤色器基本透射；和白色显示单元，通过添加白光到从可调节光子晶体滤色器反射的颜色光来控制可调节光子晶体滤色器显示的颜色的饱和度和亮度，其中可调节光子晶体滤色器和白色显示单元一一对应于与用于显示彩色图像的每个彩色像素相应的区域
彩色图像面板以及使用显示装置方法

[发明专利]光子计数探测器系统-CN202211175079.2在审
发明人：林培斌 -专利权人：北京富通康影科技有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01T1/36 文献下载
摘要：本发明的光子计数探测器系统，通过光子计数探测器的光子计数专用芯片采集各能级区间的计数与累计过阈时间，使其在低剂量率X射线条件下采集图像时，既可以统计每个能量区间内光子数目，也可以统计每个能量区间内光子总能量，为能谱图像提供了更丰富的能量信息；在高剂量率X射线条件下采集图像时，能够对光子堆叠严重程度做出判决，根据过阈时间计算各能级平均光子数，避免光子堆叠造成的计数器瘫痪对能谱特性影响，并能够对光子堆叠产生的计数非线性进行大幅度抑制与校正，解决光子计数探测器能谱失真问题。
光子计数探测器系统

[发明专利]被动式单光子成像3D摄像机及摄像方法-CN202110938046.8在审
发明人：赵照 -专利权人：合肥芯福传感器技术有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04N13/204 文献下载
摘要：本申请公开了一种被动式单光子成像3D摄像机及摄像方法，通过偏振光单光子传感器在不同焦距下获得多个单光子偏振图像对应的原始数据，图像处理器对原始数据进行图像重建，获得多个含有空间信息的单光子偏振图像，对单光子偏振图像进行特征点匹配，根据焦距和像点向量计算深度信息，获得3D图像。本申请提供的被动式单光子成像3D摄像机及摄像方法无需采用大功率光源，对于人体无任何影响，而且采用偏振光单光子传感器可以全天候工作，检测距离长达200米以上，满足自动驾驶、智能机器人或无人机等高端应用领域要求
被动式光子成像摄像机摄像方法

[发明专利]一种基于图像补的低光子泊松图像复原方法-CN202010360312.9有效
发明人：张军;查闰宝 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像补的低光子泊松图像复原方法。该方法将图像补思想融入到泊松图像重建中，根据泊松图像成像特点，利用待处理的受污染泊松图像来构造设计的不完全随机采样矩阵，并融入到泊松图像重建模型中，提出新基于图像补的低光子泊松图像复原方法，并利用交替方向乘子法设计了模型求解的算法，实现低光子泊松图像重建。实验表明，本发明提出的方法能够有效地提高重建质量，特别对于低光子图像，可以更有效地恢复图像的有效细节信息。
一种基于图像光子复原方法

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