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]灰度图像绝对对比度评价方法-CN201410154674.7有效
  • 刘尚争;刘群坡;陈居现;王泽生;刘峰;冯君玲;金鑫 - 南阳理工学院
  • 2014-04-17 - 2017-03-08 - G06T5/40
  • 本发明涉及图像融合及图像处理技术领域,具体涉及一种灰度图像绝对对比度评价方法。采用的技术方案是直接统计图像的灰度直方图,根据灰度直方图计算源图像的对比度。然后,计算对比度的平均值及整幅图像对比度的绝对平均值。接着根据每个像素点的对比对比度的绝对平均值,计算对比度的差异。最后结合对比度的平均值及对比度的差异,得到图像的绝对对比度质量指标。本发明的有益效果是本发明所述的基于灰度直方图计算图像的对比度和对比度的差异,不需要对图像进行图像变换,显著减少了运算量,提高了程序执行效率,且评价结果与人类主观感知一致。
  • 灰度图像绝对对比度评价方法
  • [发明专利]一种保证图像细节的对比度增强方法-CN202211349133.0有效
  • 赵蓝飞;李国庆;李士俊;刘发强 - 哈尔滨理工大学
  • 2022-10-31 - 2023-07-21 - G06T5/00
  • 一种保证图像细节的对比度增强方法,它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有对比度增强算法对图像视觉效果的提升能力有限,且易模糊图像细节的问题。本发明首先构建一个非线性全局灰度映射函数,将灰度范围分解为3个区间,分别统计这3个区间内出现概率最大的灰度处的累计概率分布。将每个灰度区间内出现概率最大的灰度以及该对应的累计概率分布作为已知的数据点,通过牛顿迭代法对非线性全局灰度映射函数中的未知参数进行估计,从而利用全局灰度映射函数的表达式对待增强图像进行全局灰度映射;其次,将细节增强问题转化对全局灰度映射加入一个细节补偿项,细节补偿项由迭代算法确定。
  • 一种保证图像细节对比度增强方法
  • [发明专利]一种X射线图像的对比度增强方法-CN201710830068.6在审
  • 黄茜;周洲;胡志辉 - 华南理工大学
  • 2017-09-15 - 2018-03-13 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种X射线图像的对比度增强方法,该方法是在铸件灰度图像的灰度直方图的基础上,对灰度直方图进行分帧;计算图像中第i帧的短时能量;将第i帧的短时能量与预先设定的上下门限值进行比较,判断当前帧的状态,从中筛选出为有用信号的灰度段,将每段有用信号中最高和最低灰度对记录在集合D中;根据集合D自动确定窗位,然后将选定的窗位内的灰度映射至0‑255的灰度区间内。本发明可以一方面去除图像的冗余信息保留有用信息,另一方面通过灰度直方图的映射调节并增强了图像的对比度。
  • 一种射线图像对比度增强方法
  • [发明专利]获取质量最好灰度图像的方法-CN200910104523.X无效
  • 谢丹玫;王志芳;熊兴良;谢正祥 - 重庆医科大学
  • 2009-07-31 - 2010-01-06 - G06T5/00
  • 本发明公开一种质量最好灰度图像的产生方法,按下列步骤进行:选择灰度图像为源图像,获取源图像每个像素点的灰度,并检测源图像的灰度谱;建立灰度图像质量评价函数NCAF;利用Zadeh-X变换方法对源图像进行Zadeh-X变换,计算出变换图像的信息熵、平均对比度、归一化灰度差,获得该变换图像对应的灰度图像质量评价函数NCAF的;确定灰度图像质量评价函数NCAF的最大对应的Delta,根据该灰度起始本发明能够获得质量最好的灰度图像,且结果符合人类视觉主观认识。
  • 获取质量最好灰度图像方法
  • [发明专利]基于人工智能的黑光图像自动校色方法-CN202211312537.2有效
  • 林树新;廖浚男 - 昆山腾云达信息咨询技术服务中心(有限合伙)
  • 2022-10-25 - 2023-10-20 - G06T5/00
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于人工智能的黑光图像自动校色方法,包括:获取灰度图像中的背景图像;获取灰度图像与模板图像对应的角点的对比度比值;根据灰度图像与模板图像中对应的角点的对比度比值及背景图像与模板图像的对比度得到灰度图像与模板图像的对比度系数;根据灰度图像与模板图像的对比度系数和背景图像中像素点的灰度对背景图像进行伽马变换得到变换后的背景图像,获取变换后背景图像的失真程度;根据失真程度对背景图像的变换程度进行调整得到背景图像的最佳增强程度,根据最佳增强程度对灰度图像进行增强得到增强后的灰度图像。
  • 基于人工智能黑光图像自动方法
  • [发明专利]一种基于直方图受限的图像对比度增强方法-CN201811239774.4有效
  • 王海峰;章怡;范鑫 - 江苏理工学院
  • 2018-10-23 - 2023-09-22 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于直方图受限的图像对比度增强方法,属于图像处理技术领域,包括:计算灰度图像I的直方图H(i);计算p≥p0对应的h0;记录H(i)>h0灰度,设置拉伸范围;依次找出灰度在原图像上的位置,并在输出图像对应位置写入数值,记录其对应数值;记录H(i)≤h0灰度,取出灰度数值,找出最接近的数值,并记下其位置坐标,找出变化后的数值;将输出图像转换成uint8类型输出。本发明采用全局直方图处理,最大限度拉伸图像动态范围,以达到对比度增强的目的;对于动态范围比较小的低对比度图像,能增强的图像效果特别明显,而且对雾天图像具有一定去雾效果,能够有效改善图像可视范围,提高视觉效果
  • 一种基于直方图受限图像对比度增强方法

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