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]罐装汽车图像识别系统-CN201710727322.X有效
  • 不公告发明人 - 永春左耳贸易有限公司
  • 2017-08-23 - 2018-09-14 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种罐装汽车图像识别系统,包括深度检测设备,与数据复合设备连接,用于接收即时复合图像,确定所述即时复合图像对应的深度图像,基于所述深度图像确定所述即时复合图像的深度信息;边缘检测设备,与所述深度检测设备连接,用于接收所述即时复合图像的深度信息,并基于所述即时复合图像的深度信息确定所述即时复合图像中的目标边缘边缘增强设备,与所述边缘检测设备连接,用于基于所述即时复合图像中的目标边缘对所述即时复合图像进行相应的边缘增强处理以输出对应的边缘增强图像
  • 罐装汽车图像识别系统
  • [发明专利]一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法-CN201510391642.3有效
  • 马艳华 - 青岛科技大学
  • 2015-07-07 - 2017-07-11 - B65G43/02
  • 本发明公开了一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法,该方法包括下述步骤采集实时图像,获取灰度图像;利用边缘检测器检测灰度图像中各对象的边缘;利用基于形状和方向性的滤波模板对边缘图像滤波,获得与输送带运行方向相同的直线型边缘图像;采用二维矩阵对连续的边缘进行标记;根据已知的、输送带未偏离时的输送带基准边缘识别出实时图像中的输送带实时边缘;确定实时边缘的跑偏距离及跑偏程度。本发明通过对视频设备采集的实时图像进行边缘检测、利用图像识别技术将检测到的边缘与基准输送带边缘进行匹配识别,确定出输送带边缘,提高了输送带跑偏检测的可靠性和及时性。
  • 一种基于图像识别输送带检测方法
  • [发明专利]一种彩色图像边缘提取方法-CN201210535132.5有效
  • 张颖;刘翠;王好谦;张永兵 - 清华大学深圳研究生院
  • 2012-12-12 - 2013-03-27 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种彩色图像边缘提取方法,包括以下步骤:1)对待处理的原始彩色图像进行滤波处理;2)将滤波后的彩色图像转换到颜色空间坐标系中;3)分别提取各个坐标分量下的图像中感兴趣区域;4)边缘检测:对步骤3)提取的各个坐标分量下感兴趣区域进行边缘检测,得到各个坐标分量下的边缘图像,将各个坐标分量下的边缘图像组合叠加得到最终边缘图像。本发明的边缘提取方法中,由于仅针对感兴趣区域进行边缘检测,所以边缘检测时信息处理量较少,可相对提高边缘检测算子的检测半径。同时边缘提取时将彩色图像转化到颜色空间坐标系后处理,相对于现有技术中将彩色图像转换为灰度图后处理的方法,本方法能使最终边缘提取结果更加完整。
  • 一种彩色图像边缘提取方法
  • [发明专利]图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序-CN201110168034.8有效
  • 福士岳步;木岛公一朗 - 索尼公司
  • 2011-06-21 - 2012-03-28 - G06T7/00
  • 本发明提供了图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序。该图像处理设备包括:边缘检测处理部,被配置成通过对检测对象图像进行边缘检测处理来产生边缘图像,其中要从该检测对象图像中检测对象物体;细分区域设定部,被配置成将边缘图像分割成多个细分区域;指标值计算部,被配置成为多个细分区域中的每个计算边缘成分指标值,该边缘成分指标值表示包括在每个细分区域中的边缘成分的量;以及对象物体判定部,被配置成根据边缘成分指标值判定在每个细分区域中是否存在对象物体的图像
  • 图像处理设备方法程序
  • [发明专利]一种再模糊理论的双模态聚焦分析方法-CN202210519790.9在审
  • 易定容;袁涛;吴栋梁;蒋威 - 华侨大学
  • 2022-05-13 - 2022-08-30 - G06T5/50
  • 本发明提供一种再模糊理论的模态聚焦分析方法,包括:对待分析的灰度图像利用卷积进行模糊化,对待分析图像和模糊图像分别进行小波变换,提取待分析图像和模糊图像空域边缘,计算得到待分析图像边缘图和模糊图像边缘图;采用均值矩阵的滑动窗口计算所提取的待分析图像的低频纹理、模糊图像的低频纹理、待分析图像的高频边缘、模糊图像的高频边缘、待分析图像边缘图和模糊图像边缘图的方差矩阵;方差差值矩阵,均值方差差值,最终计算聚焦度得分;根据聚焦度得分,获取图像的聚焦位置,本发明采用再模糊理论,实现无参考图像的自比较,降低评价方法对应用场景和测量样本的实际要求,提高聚焦评价方法的普适性。
  • 一种模糊理论双模聚焦分析方法
  • [发明专利]一种图像处理的方法及装置-CN201510996361.0有效
  • 凌晨;彭晓峰;陈欢;宋利伟 - 展讯通信(上海)有限公司
  • 2015-12-25 - 2019-09-10 - G06T5/00
  • 一种图像处理的方法及装置,所述图像包括n个图像块,所述方法包括:判断输入的图像块是否为所述图像边缘;当确定所述图像块为所述图像边缘时,对所述图像块进行边缘增强的处理,得到所述图像块的边缘增强强度信息;根据预设的边缘增强强度信息与颜色抑制强度的映射关系,判断所述图像块的所述边缘增强强度信息在所述预设的边缘增强强度信息与颜色抑制强度的映射关系中所处的区间;根据所述区间,选择所述图像块的颜色抑制强度;使用所述颜色抑制强度对所述图像块的色度进行颜色抑制处理,得到颜色抑制处理后的所述图像块的色度值。采用上述方案可以在减少图像处理的运算量的同时,提高图像质量,并节约成本。
  • 一种图像处理方法装置
  • [发明专利]基于对数图像处理模型的图像边缘检测系统及方法-CN202010161850.5有效
  • 王俊平;李栋凯;张宏杰;李金山 - 西安电子科技大学
  • 2020-03-10 - 2023-03-24 - G06T7/13
  • 本发明公开一种基于对数图像处理模型的图像边缘检测系统及方法,本发明的系统由图像存储模块、行缓存模块、方形窗构造模块、对数图像处理模块、边缘检测模块、图像显示模块组成。本发明使用图像存储模块将待处理图像转换成FPGA可识别格式文件存储到单端口存储器中,行缓存模块缓存图像三行数据,方形窗构造模块构造3×3方形窗口模板,对数图像处理模块将像素值转换到对数域,边缘检测模块利用Sobel算子进行图像边缘检测,图像显示模块显示检测到的图像边缘。本发明可在现场可编程门阵列FPGA上实现基于对数图像处理模型图像边缘检测,具有图像处理速度快,边缘检测效果好的优点。
  • 基于对数图像处理模型边缘检测系统方法
  • [发明专利]一种基于去反光效果的半导体晶圆加工质量检测方法-CN202211009244.7有效
  • 王冬平 - 山东鲁芯之光半导体制造有限公司
  • 2022-08-23 - 2022-10-28 - G06T7/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于去反光效果的半导体晶圆加工质量检测方法,即获取晶圆表面的RGB图像并对其进行灰度化处理得到灰度图像,提取RGB图像中的R通道图像、G通道图像以及B通道图像;获取灰度图像与各通道图像边缘图像,得到各边缘图像中的边缘点与连接类;根据边缘点,计算各通道图像边缘图像与灰度图像边缘图像的差异度;基于差异度计算互异性;根据互异性、边缘点与连接类计算各通道图像的细节保留程度;进而得到尺度影响因子,基于尺度影响因子获取各通道图像的尺度参数,对RGB图像进行去反光操作,将去反光操作后的RGB图像输入到神经网络模型中,输出晶圆的缺陷。
  • 一种基于反光效果半导体加工质量检测方法
  • [发明专利]一种限速标识的识别方法和装置-CN201610343756.5在审
  • 任云 - 广州鹰瞰信息科技有限公司
  • 2016-05-23 - 2016-10-12 - G06K9/00
  • 本发明提出一种限速标识的识别方法和装置,方法包括:获取一帧图像,所述图像为通过摄像装置拍摄的路况的图像;对所述图像的有效部分进行截取,截取后的图像为待识别图像,对所述待识别图像中的物体进行边缘提取,获得包含所述物体的边缘图形的边缘图像,根据所述边缘图形判断所述物体是否为交通标识;若判断所述物体为所述交通标识,且若判断所述交通标识为所述限速标识,则从所述边缘图像中将所述限速标识的边缘图形分割出来,形成限速标识图像,根据所述限速标识的边缘图形对所述限速标识图像进行去干扰处理;对去干扰处理后的所述限速标识图像中的边缘图形内部的数字进行识别。
  • 一种限速标识识别方法装置
  • [发明专利]用于基于ML的放大的帧处置-CN201980068299.5在审
  • 朱淼琪;高岛芳和 - 索尼公司;索尼图片娱乐公司
  • 2019-10-16 - 2021-05-28 - G06T3/40
  • 在基于ML的放大处理中对输入图像进行帧处置以产生输出图像,包括:从输入图像的有效画面范围的边缘检测并提取加框边缘区域;通过在每个加框边缘区域周围添加额外像素来扩展提取出的加框边缘区域,以产生填充的边缘区域;放大填充的边缘区域以产生放大的填充的边缘区域;将每个放大的填充的边缘区域裁剪成与放大之前的每个加框边缘区域的尺寸乘以放大因子对应的尺寸;将裁剪后的边缘区域插入到输出图像边缘中;并且放大输入图像的非边缘区域,并将放大的非边缘区域插入到输出图像中。
  • 用于基于ml放大处置

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