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[发明专利]基于信息回收和频域高斯权重金字塔的图像融合方法-CN202310270154.1在审
发明人：郭立强;黄勇斌 -专利权人：淮阴师范学院
申请日： 2023-03-04 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信息回收和频域高斯权重金字塔的图像融合方法，属于图像融合技术领域。该方法首先采用高斯权重采样法进行上下采样，在上下采样过程中，使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波，构建频域高斯权重金字塔。其次，利用脉冲点火频率图融合红外与可见光不同分辨率的图像来构建融合金字塔，同时针对融合过程中损失的细节信息构建回收金字塔。最后，通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像。本发明所提出的融合方法充分考虑了图像高低频信息的变化，将图像融合过程中被舍弃的部分信息回收再利用，降低了其他融合方法存在的图像视觉效果模糊、信息损失等问题，提高了融合图像的质量。
基于信息回收频域高斯权重金字塔图像融合方法

[发明专利]一种基于尺度空间的图像对比度增强方法-CN202011477203.1在审
发明人：杜小智;罗晓东;姜洪超;岳合合;虞挺;张博文 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于尺度空间的图像对比度增强方法，包括以下步骤：S1、对原始的图像数据进行预处理，得到输入图像数据；S2、对输入图像数据构建图像金字塔、以及利用图像金字塔构建的图像差分金字塔；S3、对S2得到的图像差分金字塔同组中的隔层图像进行叠加，得到一组新图像尺度空间；S4、在S2构建的图像差分金字塔和S3构件的新图像尺度空间中进行特征检测、特征描述和特征匹配。本发明通过尺度空间中不同尺度下的图像进行叠加融合来增强图像对比度，在不改变图像特征结构的前提下增强了图像对比度，同时对图像噪声也有一定的抑制作用。同时在计算量上也占据很大优势，在传统图像识别、图像准配、图像拼接算法中体现出了不错的效果。
一种基于尺度空间图像对比度增强方法

[发明专利]人脸图像检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN201910841543.9在审
发明人：苏晋展;许清泉;余清洲;张伟;陈良 -专利权人：厦门美图之家科技有限公司
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种人脸图像检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质。人脸图像检测方法包括：构建待处理图像的图像金字塔，图像金字塔的顶层图像中包括预先构建的检测网络能够检测到的最大尺度的人脸图像；基于预先构建的检测网络，对图像金字塔的顶层图像进行检测，得到顶层图像中包括的人脸图像，以及判断是否需要基于预先构建的检测网络进行下一尺度的人脸图像的检测，若需要，则将图像金字塔的顶层图像的下一层图像进行检测；若不需要，则将顶层图像中包括的人脸图像作为目标人脸图像输出。从而不需要复杂的算法，只需较小的计算量就能便捷地获取人脸图像。
人脸图像顶层图像金字塔检测图像构建人脸图像检测可读存储介质目标人脸图像待处理图像计算机设备网络最大尺度计算量算法尺度输出申请

[发明专利]一种图像处理方法、装置、模组和芯片-CN202111129615.0在审
发明人：杨宏周 -专利权人：上海砹芯科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、装置、模组和芯片，该方法包括获取原始图像以及设定的图像金字塔层数N；将原始图像作为采样单元的初始输入图像，从原始图像开始，时分复用采样单元对输入图像进行N‑1次上采样，生成每次上采样对应的输出图像，其中，第2次到第N‑1次中每次上采样后续的输入图像为上一次上采样生成的输出图像，N≥2且N为整数；将原始图像作为图像金字塔的底层，将每次上采样生成的输出图像作为对应上采样的输入图像的上层，从而生成原始图像对应的图像金字塔该图像处理方法可以在兼顾了系统资源、带宽、耗时以及功耗的基础上，生成了图像金字塔。
一种图像处理方法装置模组芯片

[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911253886.X有效
发明人：贾玉虎 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，其中，首先获取到多个图像，并从其中确定出参考图像；然后，构建包括对应参考图像的N层尺寸递减的二值化参考图像的参考图像金字塔，以及构建包括对应非参考图像的N层尺寸递减的二值化非参考图像的非参考图像金字塔；然后，利用参考图像金字塔和非参考图像金字塔将非参考图像和参考图像对齐。由此，即使原始图像的曝光程度不同，但是二值化后也是很相似的，这样就能更准确的将非参考图像与参考图像对齐。并且，将图像二值化后，整体的数据量降低，还能够提高图像对齐的效率。
图像处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于多层级金字塔网络结构的水体特征提取方法-CN202210633576.6在审
发明人：袁文怡;肖在春;陈少栓;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：广州伏羲智能科技有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层级金字塔网络结构的水体特征提取方法，方法包括构建多层级金字塔网络结构，获取水体图像，并将水体图像进行降采样，得到初始特征图，将初始特征图输入至多层级金字塔网络结构进行处理，得到低通路处理结果、中通路处理结果和高通路处理结果，将低通路处理结果、中通路处理结果和高通路处理结果进行融合计算，得到水体特征；通过全局平均池化层、低通路层、中通路层和高通路层构建多层级金字塔网络结构，并依据多层级金字塔网络结构对水体图像进行处理，实现用三个通路分别进行水域提取运算，得到图像的粗糙语义信息和细节信息，能够精确提取复杂图像中的特征信息。
一种基于多层金字塔网络结构水体特征提取方法

[发明专利]一种基于全卷积神经网络和特征金字塔的颜色校正方法-CN201910659156.3有效
发明人：李得元;代超;何帆;周振 -专利权人：中电健康云科技有限公司
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全卷积神经网络和特征金字塔的颜色校正方法，涉及图像颜色校正技术领域，本发明依次对图像进行颜色校正、裁剪、数据增强处理，得到对应的偏色图片，由若干偏色图片构成训练数据集；利用训练数据集对预设全卷积神经网络和特征金字塔模型进行训练，基于预设的损失函数和优化器，对预设全卷积神经网络和特征金字塔模型的网络参数进行优化调整，直至网络收敛，输出训练好的全卷积神经网络和特征金字塔模型；利用训练好的模型预估待校正图像的光源信息，根据预估得到的光源信息对待校正图像进行颜色校正，本发明通过全卷积神经网络和特征金字塔预估光源信息，利用伽马校正对图像进行颜色校正，确保颜色校正效果，并且普适性高。
一种基于卷积神经网络特征金字塔颜色校正方法

[发明专利]一种天基背景下暗弱小目标检测方法-CN202211177614.8在审
发明人：付强;朱瑞;刘壮;王超;史浩东;李英超;姜会林 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及目标探测技术领域，本发明对原始天基暗弱小目标图像进行金字塔分解，得到分解图像，对分解图像进行加权融合，得到图像金字塔加权融合结果图；对图像金字塔加权融合结果图采用自适应阈值分割，确定天基暗弱小目标候选点本发明采用图像金字塔对图像进行多尺度缩放，以此实现数据集的增加和分辨率多元化的目的，对多尺度图像进行融合，扩展图动态范围，提高图像整体清晰度、对比度和灰度方差等性能指标，提升图像质量，为目标检测提供更多信息
一种背景暗弱目标检测方法

[发明专利]一种基于多方向性拉普拉斯金字塔的可见光图像与红外图像融合方法-CN201811127118.5在审
发明人：毛润;牛萍娟;王慧泉 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多方向性拉普拉斯金字塔的可见光图像与红外图像融合方法，针对传统的拉普拉斯金字塔融合方法不能够有效的反映出融合图像的边缘信息和对比度较差的问题。提出了一种具有多方向联合平均的拉普拉斯金字塔算法。首先，使用拉普拉斯金字塔把输入图像进行多尺度分解得到二者的高低频子带系数。其次，对于高频系数，采用提取多方向的特征图进行联合平均融合的规则，从而得到融合图像的高频子带系数；低频系数，采用区域平均梯度自适应加权的融合规则，从而得到融合图像的低频子带系数。最后，通过拉普拉斯金字塔逆变换的重建过程得到融合图像。本发明能够有效地反映出融合图像的边缘信息，具有丰富的背景细节特征。
拉普拉斯金字塔融合图像融合可见光图像边缘信息红外图像多方向低频子带系数高频子带系数多尺度分解自适应加权低频系数高频系数输入图像细节特征子带系数传统的逆变换特征图有效地算法联合重建

[发明专利]一种基于拉普拉斯金字塔的InSAR干涉图迭代自适应滤波方法-CN202111439830.0在审
发明人：迟博文;范洪冬;庄会富 -专利权人：中国矿业大学;中国自然资源航空物探遥感中心
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔的InSAR干涉图迭代自适应滤波方法，适用于InSAR干涉图图像处理。使用迭代自适应滤波构建拉普拉斯金字塔，对拉普拉斯金字塔的每层输入影像都采用迭代自适应滤波，迭代自适应滤波首先对输入图像进行局部频率估计，保留图像中主频部分，然后对图像剩余部分进行基于相干性的Goldstein滤波，自适应确定相关参数，最后获得每层输入图像的迭代自适应滤波结果；将下一层下采样图像和本层上采样图像相减获得的差异图进行迭代自适应滤波并存入拉普拉斯金字塔，最后对拉普拉斯金字塔进行重构获得最终的图像滤波结果
一种基于拉普拉斯金字塔 insar 干涉图迭代自适应滤波方法

[发明专利]包含运动目标的图像处理方法、装置及电子设备-CN201710981684.1有效
发明人：田光亚 -专利权人：中科创达软件股份有限公司
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种包含运动目标的图像处理方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：利用与包含运用目标的当前图像对应的深度信息，提取所述当前图像的前景特征点与背景特征点；基于所述当前图像的惯性数据及所述背景特征点，确定背景运动矢量；获取与所述当前图像的当前图像金字塔以及与所述当前图像关联的历史帧图像金字塔，基于所述当前图像金字塔、历史帧图像金字塔以及所述前景特征点，确定前景运动矢量；基于所述背景运动矢量及所述前景运动矢量，计算当前图像中运动目标的运动信息，形成与当前图像关联的目标图像。通过上述方案，能够节省系统资源，提高图像的处理效率。
包含运动目标图像处理方法装置电子设备

[发明专利]一种基于视觉进行异常判断的方法和装置-CN201810233794.4有效
发明人：张彦刚 -专利权人：北京猎户星空科技有限公司
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于视觉进行异常判断的方法和装置，应用于智能机器人中，其中所述基于视觉进行异常判断的方法包括：获取场景图像；将所述场景图像输入到基于空间金字塔池化的卷积神经网络，通过所述基于空间金字塔池化的卷积神经网络中的卷积神经网络提取所述场景图像的特征图，由所述基于空间金字塔池化的卷积神经网络中的空间金字塔池化网络对所述特征图进行空间金字塔池化处理，获得预设维数特征向量；将所述预设维数的特征向量输入到预先训练的异常检测器，根据所述异常检测器的检测结果确定是否发生异常情况
一种基于视觉进行异常判断方法装置

[发明专利]高效的并行光流算法和GPU实现-CN201980027763.6在审
发明人： S·T·阿尼尔库马尔;S·E·黑尔;G·王 -专利权人：斯纳普公司
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：提供了系统和方法，其用于：启动与图像金字塔的包括更高分辨率的至少一个预定级别相对应的图像数据到计算设备的图形处理单元(GPU)的传输，由计算机的中央处理单元(CPU)计算图像金字塔的至少一个预定粗略级别的光流，由计算设备的CPU将所计算的图像金字塔的至少一个预定粗略级别的光流传输到GPU，由计算设备的GPU计算图像金字塔的包括更高分辨率的至少一个预定级别的光流，以及由计算设备的GPU输出图像数据的光流。
高效并行算法 gpu 实现

[发明专利]一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法-CN202111083141.0在审
发明人：黄梦醒;李玉春;吴园园;张雨;冯思玲;毋媛媛;冯文龙;吴迪;林聪 -专利权人：海南大学
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提供一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法，包括下列步骤：获取高分遥感图像，对所述高分遥感图像进行裁剪，并绘制相对应的海陆分割真值图；将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换，并基于变换结果划分训练集以及测试集；建立金字塔U型卷积神经网络，将训练集输入金字塔U型卷积神经网络进行学习训练获得高分遥感影像海陆分割模型；将所述测试集中的数据输入金字塔U型卷积神经网络中，得到遥感图像海陆分割结果
一种基于金字塔网络遥感图像海陆分割方法

[发明专利]基于归一化互相关的模板匹配方法、系统、装置及介质-CN202110537845.4有效
发明人：彭凌西;张一梵;李动员;肖鸿鑫;彭绍湖;董志明 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于归一化互相关的模板匹配方法、系统、装置及介质，方法包括：根据模板图像和目标图像构建相同层数的模板图像金字塔与目标图像金字塔；对模板图像金字塔的各层图像以预设的角度步长进行旋转处理，得到多个旋转图像，进而确定关键像素点；根据关键像素点在目标图像金字塔的顶层图像中筛选出与旋转图像的相关系数最高的第一匹配区域，并确定第一左上角坐标和第一旋转角度；根据第一左上角坐标和第一旋转角度对目标图像金字塔的各层图像进行逐层搜索，直至确定底层图像中与旋转图像的相关系数最高的第二匹配区域。本发明减少了模板匹配的计算量，提高了模板匹配的效率，也提高了模板匹配的准确度，可广泛应用于图像处理技术领域。
基于归一化互相模板匹配方法系统装置介质