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[发明专利]图像处理装置、图像处理方法以及计算机可读介质-CN201080017665.3有效
发明人：亀山祐和 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2010-04-09 - 公布日： 2012-04-04 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：一种图像处理装置，具备：图像获取部，获取输入图像；第1图像处理部，使用预先决定的图像处理参数来生成将输入图像进行高画质化的规定画质图像；显示部，显示规定画质图像；特征区域指定部，指定输入图像中的多个特征区域；参数决定部，对多个特征区域的每个特征区域决定将多个特征区域的各自的图像进一步高画质化的图像处理参数；第2图像处理部，使用参数决定部所决定的图像处理参数来生成将多个特征区域的图像分别进行高画质化的多个高画质特征区域图像；以及显示控制部，在显示部进行显示的规定画质图像中的多个特征区域中显示多个特征区域图像。
图像处理装置方法以及计算机可读介质

[发明专利]分辨率的调整方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111186827.2在审
发明人：赵娟萍 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：该方法包括：将待处理的图像输入图像超分辨率模型，该图像超分辨率模型包括时域特征提取网络、频域特征提取网络和特征融合网络；通过该时域特征提取网络，确定该图像的时域特征图；基于该频域特征提取网络，确定该图像的频域特征图；基于该特征融合网络，将该时域特征图和该频域特征图的图像特征加权融合，得到该图像对应的目标图像，该目标图像的分辨率大于该图像。通过本方案，在确定目标图像时，能够结合待处理的图像的时域特征和频域特征，进而提高了目标图像的质量。
分辨率调整方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于图像配准的少样本图像异常检测方法及系统-CN202210617656.2在审
发明人：王延峰;黄潮钦;管浩言;蒋傲凡;张娅 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像配准的少样本图像异常检测方法及系统，包括：对支撑图像和待检测图像提取图像的高维特征；对图像的高维特征进行特征的空间变换得到变换的图像特征；对变换的图像特征实现特征编码；对编码特征实现特征配准；对变换的图像特征拟合支撑图像的特征分布得到特征分布模型；对变换的图像特征和特征分布模型实现图像异常评定。本发明针对目前异常检测方法存在的问题，提出一种基于图像配准的少样本异常检测方法，本发明利用已知类别物体数据训练可推广的通用模型，不需要对新类别物体数据重新训练模型，而是仅利用少样本的新类别数据，即可应用于新类别物体的异常检测任务
基于图像样本异常检测方法系统

[发明专利]一种纸币的面向识别方法及装置-CN201611196640.X有效
发明人：李杰 -专利权人：深圳怡化电脑股份有限公司;深圳市怡化时代科技有限公司;深圳市怡化金融智能研究院
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G07D7/20 文献下载
摘要：该方法包括：依据预设位置在纸币的完整图像中确定第一特征图像、第二特征图像、第三特征图像和第四特征图像，其中，四个所述特征图像中有一个特征图像内包含冠字号；对四个所述特征图像进行二值化，获得第一特征二值化图像、第二特征二值化图像、第三特征二值化图像和第四特征二值化图像；依据冠字号特征及四个所述特征二值化图像进行冠字号检测，并依据检测结果确定所述纸币的面向。
一种纸币面向识别方法装置

[发明专利]物品索引库更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202111170103.9在审
发明人：邓泽露;徐克勤;刘鹏飞 -专利权人：多点生活（成都）科技有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取第一物品图像特征组；响应于确定物品图像特征库中存在满足第一预设条件的物品图像特征组，将满足第一预设条件的物品图像特征组和第一物品图像特征组进行合并，得到第二物品图像特征组，以及对物品图像特征库中的物品图像特征组进行删除处理；对第二物品图像特征组进行去噪处理，得到第三物品图像特征组；将第三物品图像特征组添加到物品图像特征库；确定第三物品图像特征组对应的物品索引，并利用第三物品图像特征组对应的物品索引更新物品索引库
物品索引更新方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]基于注意力融合的循环人脸超分辨率方法及系统-CN202310488653.8在审
发明人：陈振学;杨悦;黄彬;刘成云;张玉娇;张馨悦;梁田;董良 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及基于注意力融合的循环人脸超分辨率方法及系统，包括以下步骤：获取低分辨人脸图像，基于人脸恢复网络得到图像特征和超分辨图像，得到的超分辨图像基于地标修正网络得到注意力图像；得到的图像特征和前一步人脸恢复网络得到的注意力图像经融合后，通过反馈迭代，得到重建后的超分辨率人脸图像；图像特征和注意力图像融合的过程，具体为：基于图像特征提取通道注意力特征，得到的通道注意力特征和图像特征经逐元素相乘得到空间注意力特征，得到的空间注意力特征与图像特征经逐元素相乘得到最终特征，最终特征与注意力图像经逐元素相乘得到加权特征，加权特征用于输入到人脸恢复网络中进行人脸超分辨。
基于注意力融合循环人脸超分辨率方法系统

[发明专利]基于非线性混合核特征映射的图像隐写检测方法及系统-CN202010263650.0有效
发明人：党建武;邓利芳;王阳萍;雍玖;李吉元;王文润;岳彪 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于非线性混合核特征映射的图像隐写检测方法及系统，包括：获取待测图像，采用富模型类型特征提取方法对待测图像进行特征提取，确定待测图像的统计特征，将待测图像的统计特征纵向依次分割，获得待测图像统计特征块集合，利用基于非线性混合核函数的特征映射算法对待测图像统计特征块集合中的每个待测图像统计特征块进行映射，获得映射后待测图像统计特征块集合，将映射后待测图像统计特征块集合中的每个映射后待测图像统计特征块进行拼接，合成待测图像高维富模型特征，根据待测图像高维富模型特征，采用训练好的集成FLD分类器确定待测图像是否含有隐写信息。
基于非线性混合特征映射图像检测方法系统

[发明专利]基于光场图像的Hog特征检测与匹配方法-CN202010071527.9有效
发明人：金海燕;曹甜;肖照林 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于EPI的光场图像特征点检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，输入光场图像A和光场图像B并提取子孔径图像矩阵A和子孔径图像矩阵B；步骤2，分别提取子孔径图像矩阵A和子孔径图像矩阵B的EPI图像的EPI图像作为EPI图像集合A和EPI图像集合B；步骤3，对EPI图像集合A和EPI图像集合B进行特征点检测得特征点集合A和特征点集合B；步骤4，对特征点集合A和特征点集合B进行特征描述并进行归一化得到特征向量集合A特征向量集合B；步骤5，对特征向量集合A和特征向量集合B中相对应的特征向量进行特征匹配输出匹配点集合。本发明能够实现对光场图像的特征点检测和匹配且具有较高的匹配准确率。
基于图像 hog 特征检测匹配方法

[发明专利]图像特征追踪方法、装置和计算机程序产品-CN202210345638.3在审
发明人：钟礼山 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/62 文献下载
摘要：本公开实施例公开了图像特征追踪方法、装置和计算机程序产品，图像特征追踪方法包括：获取当前图像帧和当前图像帧的当前特征，并将当前特征记录到追踪列表中；获取当前图像帧的下一图像帧作为目标图像帧；从目标图像帧中，获取与当前特征同类的目标特征并记录到目标特征列表中；利用特征帧间像素运动模型将当前特征从当前图像帧投影到目标图像帧中，得到特征投影结果；分别计算特征投影结果与目标特征列表中记录的目标特征的特征匹配度；基于特征匹配度确定是否将目标特征记录到追踪列表；基于预设条件输出追踪列表，可通过特征帧间像素运动模型，能够将从当前图像帧提取的特征更加准确地投影到邻近图像帧上，从而极大减少错误匹配。
图像特征追踪方法装置计算机程序产品

[发明专利]图像去噪方法、模型、计算机可读存储介质及终端设备-CN202110500670.X在审
发明人：黄海鹏 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像去噪方法、模型、计算机可读存储介质及终端设备，所述方法获取待处理图像对应的若干特征图；基于若干特征图中的目标特征图，确定所述待处理图像对应的注意力特征图，其中，所述目标特征图为若干特征图中图像尺寸最小的特征图；基于所述注意力特征图以及除所述目标特征图外的各特征图确定所述待处理图像对应的去噪图像。本申请实施例获取若干携带有图像细节信息的特征图，并利用注意力机制以及目标特征图确定注意力特征图，使得注意力特征图可以包括保留待处理图像的颜色特征以及纹理特征，从而可以提高基于注意力特征和若干特征图确定的去噪图像中的图像细节信息，从而提高去噪图像的图像质量。
图像方法模型计算机可读存储介质终端设备

[发明专利]一种重构引导下的复杂场景的目标检测方法及装置-CN202110582140.4在审
发明人：何福金;吴子丰;俞益洲;李一鸣;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种重构引导下的复杂场景的目标检测方法及装置，该方法中对输入图像进行加噪处理得到加噪后图像，对加噪后图像进行编码，提取加噪后图像的第一多尺度图像特征，对输入图像进行编码，提取输入图像的第二多尺度图像特征，将第二多尺度图像特征作为第一多尺度图像特征的监督信息，对第一多尺度图像特征进行解码得到重构图像，提取重构图像的图像特征，对所提取的图像特征和第一多尺度图像特征进行融合得到融合特征，根据融合特征和预设目标检测模型进行目标检测得到目标对象本申请中，以输入图像作为输入以减少重构图像的误差为目的来从复杂场景的图像中提取图像的本质特征并进行目标检测，提高识别出的物体的准确性为导盲提供依据。
一种引导复杂场景目标检测方法装置

[发明专利]图像增强模型训练方法、图像增强方法以及相关装置-CN202011333906.7在审
发明人：孟冬伟;周济;罗先桂;张建 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请公开了图像增强模型训练方法、图像增强方法以及相关装置，其中，图像增强模型训练方法包括：获取到清晰样本图像和清晰样本图像对应的退化图像；对退化图像进行特征提取，得到退化图像的第一图像特征；通过多个级联的残差网络对第一图像特征进行特征挖掘，得到第二图像特征；基于第二图像特征对退化图像进行图像增强，得到预测图像；利用预测图像与清晰样本图像之间的差异对图像增强模型进行训练。上述方案，能够提高图像增强模型的图像增强效果。
图像增强模型训练方法以及相关装置

[发明专利]一种图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202010766862.0在审
发明人：丁贵广;何宇巍 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，用于提升图像的识别准确度。该方法包括：对待识别图像进行识别得到图像语义特征；并从图像语义特征中获取目标语义特征，目标语义特征包括图像语义特征中针对目标语义的特征；基于图像语义特征中的非目标语义特征对目标语义特征的影响值，对目标语义特征进行调整；基于调整后的目标语义特征，得到识别语义特征；利用预设的历史图像的识别语义特征和图像类型的第一关联度，估计待识别图像包含目标语义的概率参数，图像类型是根据历史图像中是否包含目标语义确定的；该方法中基于图像语义特征和目标语义特征的关联对图像进行识别，提升了识别图像中的目标语义的准确度。
一种图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]深度图优化方法、装置、设备及存储介质-CN202310460332.7在审
发明人：张喆 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种深度图优化方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：对第一图像以及所述第一图像对应的第二图像进行特征提取，得到第一原始深度图像特征以及第二原始深度图像特征；分别对所述第一图像以及所述第二图像进行非局部邻域匹配，得到第一非局部邻域感知特征，以及第二非局部邻域感知特征；利用所述第一非局部邻域感知特征对所述第一原始深度图像特征进行特征优化，并利用所述第二非局部邻域感知特征对所述第二原始深度图像特征进行特征优化，得到第一优化深度图像特征以及第二优化深度图像特征；基于所述第一优化深度图像特征以及所述第二优化深度图像特征，生成所述第一图像对应的深度图。
深度优化方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于关系正则化的特征图像提取装置及提取方法-CN201810579502.2有效
发明人：雷海军;黄忠唯;杨张;雷柏英;毛睿;刘刚;罗秋明 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系正则化的特征图像提取装置及提取方法，提取装置包括：图像预处理模块，用于对核磁共振图像以及扩散加权图像进行预处理，从所述核磁共振图像以及扩散加权图像中获取特征图像，特征提取模块，用于从所述特征图像中提取出关键元素特征；选择模型建立模块，用于选取特征选择函数，并引入正则项进行训练，建立特征选择模型；特征提取模块，用于利用特征选择模型从关键元素特征中提取出目标特征。本发明通过对核磁共振图像进行预处理，并引入正则项构建特征选择模型，利用特征选择模型进行特征筛选，以提取出图像中的目标特征，本发明能够更为准确的提取出图像中的目标特征，以便对目标特征进行准确的分析。
一种基于关系正则特征图像提取装置方法