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[发明专利]乳腺X光图像的钙化点检测方法-CN201210574402.3有效
发明人：赵明;张力华 -专利权人：深圳市蓝韵实业有限公司
申请日： 2012-12-26 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明公开一种乳腺X光图像的钙化点检测方法，其包括步骤：去除乳腺X光图像的背景及胸肌壁区域的图像，得到乳腺图像I₀；使用非下采样曲波变换对乳腺图像I₀进行4个层次的分解，得到低频系数子带G₀和4个高频系数子带组；对4个高频系数子带组中的各个高频系数子带进行系数分解处理，得到新的高频系数子带；使用低频系数子带和上面得到的高频系数子带对乳腺图像I₀进行非下采样曲波重构变换，得到增强图像I_E；使用非下采样的小波变换对增强图像I_E进行分解
乳腺图像钙化检测方法

[发明专利]一种基于NSCT和对比度梯度的多景深全场光学图像融合方法-CN202210668367.5在审
发明人：李小松;接玉婵;谭海曙;程晓琦;王茗祎 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NSCT和对比度梯度的多景深全场光学图像融合方法，包括利用强度波动调制效应获得多个景深全场光学血管造影图像；输入两个不同景深全场光学血管造影图像，对两个多景深全场光学血管造影图像进行NSCT分解，每个景深全场光学血管造影图像分解为一个低通子带图和多个带通子带图；利用稀疏表示对两个低通子带图进行融合，得到一个低通子带融合图像；基于对比度梯度和空间频率对多个带通子带图进行融合，得到一个带通子带融合图像；将低通子带融合图像和带通子带融合图像进行最优线性重构，再NSCT逆变换得到最终融合图像。
一种基于 nsct 对比度梯度景深全场光学图像融合方法

[发明专利]基于高阶奇异值分解的多传感器视频融合方法-CN201310241978.2有效
发明人：张强;袁小青;郑元世;王亚彬;王龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-06-18 - 公布日： 2013-10-16 - 主分类号： H04N5/262 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高阶奇异值分解的多传感器视频融合方法，主要解决现有技术抑躁过程复杂和时空特征信息提取差的问题。其实现步骤为：分别输入两个已配准视频；利用三维surfacelet变换获得低通方向子带系数和带通方向子带系数；对带通方向子带系数构成的四阶张量进行高阶奇异值分解HOSVD，得到特征图像，并对其进行融合，得到融合特征图像；对融合特征图像进行HOSVD重建，得到融合带通子带系数；将低通方向子带系数进行加权平均，得到融合低通子带系数；对融合带通子带系数和融合低通子带系数进行3D-ST的逆变换，得到融合视频。
基于奇异分解传感器视频融合方法

[发明专利]一种基于频带系数分解的图像融合方法及系统-CN202111239159.5在审
发明人：张洪昌;李伟 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频带系数分解的图像融合方法及系统，本发明的基于频带系数分解的图像融合方法与以往的图像融合方法的创新之处主要在于子带系数融合规则，其包括，低频部分先采用基于局部方向能量和匹配的融合规则、后采用基于图像显著性的融合规则进行低频子带系数融合；高频部分采用最高分解层使用基于局部方向对比度的融合规则、其他分解层使用基于局部能量匹配的融合规则进行高频带通方向子带系数融合。本发明的基于频带系数分解的图像融合系统结构简单，安装方便，最终融合图像信息较为精准，不受气象条件影响，既保留了红外图像的显著目标特征，又保留了可见光图像清晰的背景细节信息。
一种基于频带系数分解图像融合方法系统

[发明专利]自适应红外图像对比度增强方法及装置-CN202111420941.7在审
发明人：邓峰;刘军;苏中;王言治 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应红外图像对比度增强方法及装置，涉及红外图像增强处理技术领域，获取原始红外序列图像，并进行去伪影处理；对原始红外序列图像进行L级小波分解，分解为低频子带图像和高频子带图像；统计每一尺度下的低频子带图像的直方图，获取统计直方图；对每一尺度下的低频子带图像的统计直方图进行修正；通过低频子带图像的累积直方图对低频子带图像的灰度值进行重新分配，获取均衡化的灰度值；对各尺度下的高频子带图像分别进行去噪；将处理后的各尺度的低频子带图像和各尺度的高频子带图像进行小波逆变换
自适应红外图像对比度增强方法装置

[发明专利]一种非平稳海杂波背景下子带分段ANMF检测方法-CN201611022435.1在审
发明人：时艳玲;林毓峰;梁丹丹 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-11-15 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种非平稳海杂波背景下的子带分段ANMF检测方法，其步骤包括：将待检测单元数据分割为长向量组，再将长向量分割为短向量组；对分割后的待检测单元数据进行子带分解；在每个子带上，构建子带短向量对应的分段ANMF检测统计量；取所有子带上，相同子带短向量时段对应的分段ANMF检测统计量的最大值作为子检测统计量；在长向量对应时段内，对连续的子检测统计量求和，得到子带分段ANMF检测统计量。本发明利用目标与杂波多普勒频率之间存在差异这一特点，通过子带分解来提高自适应检测器的信杂比；同时，通过分段累积方式显著增加了检测器的积累时间，明显提升了性能。
一种平稳海杂波背景下子分段 anmf 检测方法

[发明专利]一种基于分数阶傅里叶变换和子带分解的图像处理方法-CN201510235122.3在审
发明人：练笔战;宋腾;郝洋;续晓光;王欣;戚晓勇 -专利权人：国家电网公司;国网河南省电力公司信息通信公司
申请日： 2015-05-11 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于分数阶傅里叶变换和子带分解的图像处理方法，该方法提出了一种子带分数阶傅里叶变换，并扩展到二维子带分数阶傅里叶变换。提出通过对输入的图像序列进行子带分解，根据输入图像在变换域能量集中的分布特性，对包含能量较大的子带做分数阶傅立叶变换，忽略能量较小的子带，从而得到一种近似的子带分数阶傅立叶变换。该发明减轻或消除了图像中不同频率间的相关性，减少数据的冗余，且避免了各子带间交叉干扰和噪声扩散。最后，该发明给出了子带分数阶傅里叶变换在图像重建和图像压缩方面的应用，实验结果表明了子带分数阶傅里叶变换的有效性。
一种基于分数傅里叶变换分解图像处理方法

[发明专利]一种带参变量的数据分解重构方法-CN200610122588.3无效
发明人：毕宁;孙伟 -专利权人：中山大学
申请日： 2006-09-30 - 公布日： 2007-03-21 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种带参变量的数据分解重构方法，使数据蕴含有隐藏信息，包括隐藏信息的嵌入过程和隐藏信息的提取过程，所述隐藏信息的嵌入过程通过如下步骤实现：A.通过由正整数M和随机参数λ所构造的滤波器对数据进行M进制小波分解，得到数据子带；B.将隐藏信息嵌入到数据子带中；C.将嵌入隐藏信息后的各数据子带，用同样的参数λ和M进行M进制小波逆变换，得到重构数据；所述隐藏信息的提取过程通过如下步骤实现：E.通过与隐藏信息的嵌入过程一致的参数λ和M，进行相应的M进制小波分解，得到数据子带；F.从E所得到的数据子带中提取隐藏信息。
一种参变量数据分解方法

[发明专利]基于NSST域和Res2Net网络的图像去噪方法-CN202110727841.2在审
发明人：刘晶;董玉;杨慧 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NSST域和Res2Net网络的图像去噪方法，步骤1，选取n张图像作为训练样本，对预处理后的图像进行分解得到低频子带图L和高频子带图H；步骤2，将步骤1中得到的低频子带图L进行训练学习，得到低频子带图L'；步骤3，将高频子带图中的其中一幅子带图进行训练学习，得到高频子带图H1'；步骤4，对步骤1中剩余k‑1个高频子带图依次执行步骤3，得到相应的去噪之后的高频自带图；步骤5，将步骤1中经过NSST分解得到的各个频域子带图经过步骤2～4得到的各自的子带结果取出使用，即得到干净图像。
基于 nsst res2net 网络图像方法

[发明专利]颜色去噪方法及装置-CN201711464710.X有效
发明人：杨傲;彭晓峰;朱洪波;张玉光 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种颜色去噪方法，包括：分别对YUV图像的U通道、Y通道和V通道进行小波分解；分别对小波分解后的U通道和V通道进行高频子带软阈值收缩；对小波分解后的Y通道进行低频子带双边滤波；基于低频子带双边滤波后的Y通道，对U通道的低频子带进行U通道和Y通道的联合三边滤波，对V通道的低频子带进行V通道和Y通道的联合三边滤波；将高频子带软阈值收缩后的U通道和联合三边滤波后的U通道进行小波重构，将高频子带软阈值收缩后的
颜色方法装置

[发明专利]一种基于自适应双通道PCNN的偏振图像融合方法-CN202310311087.3在审
发明人：胡超;范斌;边疆;侯孟霞 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应双通道PCNN的偏振图像融合方法，将已配准的强度图像与偏振度图像经NSCT变换分解为高频子带和低频子带，采用权值图计算低频子带的图像特征，并将其低频部分PCNN模型的链接权重，计算融合图像的低频子带，采用MSMG算子计算高频子带的梯度特征，并将其作为高频部分PCNN模型的链接权重，计算融合图像的高频子带，最后通过逆NSCT变换得到最终的融合图像。本发明利用NSCT分解和改进型双通道自适应PCNN融合方法，能够突出的场景偏振信息，解决了偏振融合图像中存在的边缘区域失真、目标与背景对比度低等问题，具有适用范围广、以及融合效果好等优点。
一种基于自适应双通道 pcnn 偏振图像融合方法

[发明专利]Gabor小波子带相关结构人脸识别方法-CN201611240833.0有效
发明人：李朝荣 -专利权人：宜宾学院
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及了一种利用Gabor小波子带相关结构的人脸识别方法。Gabor小波能在不同尺度和不同方向把人脸图像分解成若干子带。由于Gabor小波是一种冗余变换，它分解的子带之间存在较强的相关性。一个Gabor小波子带可看成是一个随机变量的观察数据，因而可以用多维随机变量的相关结构来表示Gabor小波的子带相关性。Copula是一种创建多维统计模型的工具，它的作用是刻画随机变量间的相关结构。本发明利用高斯copula来刻画Gabor小波子带间的相关结构，这种相关结构对人脸具有很好的区分能力。操作步骤为：先对人脸进行预处理，再进行Gabor小波分解和高斯copula提取相关特征矩阵，最后利用相关特征矩阵进行人脸识别。本方法对光照变化和图像噪声有较强的鲁棒性、识别率高、应用前景广。
gabor 小波子带相关结构识别方法

[发明专利]基于小波变换和导向滤波的单帧红外小目标检测方法-CN201711401987.8在审
发明人：陈蓉 -专利权人：湖南源信光电科技股份有限公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：该方法首先利用小波变换进行多尺度分解，再利用自适应特性的导向滤波处理小波分解获得的高频子带系数，尽可能地剔除了小目标的高频子带系数，最后根据小波分解得到低频子带系数和导向滤波处理后的高频子带系数进行逆小波变换有效地完成了对红外背景图像的预测
高频子带系数小波变换红外小目标检测滤波处理小波分解小目标有效地残差单帧滤波计算机视觉领域低频子带系数红外背景图像原始红外图像多尺度分解逆小波变换红外图像监控过程目标聚类图像分割再利用自适应预测剔除检测发现

[发明专利]频率内容运动检测-CN200510124945.5无效
发明人： J·苏亚姆布克桑;P·D·斯瓦茨;X·董 -专利权人：创世纪微芯片公司
申请日： 2005-10-12 - 公布日： 2006-08-23 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：通过下列过程执行频率内容运动检测：将原场亮度数据分解成多个频率内容的子带，与所述分解并行地使用所述的原场亮度数据检测运动，通过用加权因子乘子带的绝对值生成运动校正值，以及给检测的运动应用所述的运动校正值
频率内容运动检测

[发明专利]变换域异源图像融合方法、装置、设备及存储介质-CN202310024673.X在审
发明人：刘立群;火久元 -专利权人：甘肃农业大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请提供了一种变换域异源图像融合方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：对飞行时间图像和可见光图像进行多尺度分解，得到第一低频子带图像、第二低频子带图像、多个第一高频子带图像以及多个第二高频子带图像，然后对第一低频子带图像通过显著性函数、KL散度以及动量驱动的多目标人工蜂群算法，得到SMPCNN模型的参数信息，接下来由SMPCNN模型对低频子带图像进行融合，得到低频融合图像，对高频子带图像进行双边滤波融合，得到高频融合图像，最后对低频融合图像和高频融合图像进行多尺度分解逆变换，得到最终的融合图像。
变换域异源图像融合方法装置设备存储介质