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[发明专利]亚像素精度SAR图像水线映射方法-CN201910455284.6有效
发明人：李宁;郭拯危;闵林;毋琳;赵建辉;牛世林 -专利权人：河南大学
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种亚像素精度SAR图像水线映射方法，包括：SAR图像预处理；对SAR图像进行相干斑噪声过滤；像素级水域提取；进行计算提取亚像素级水线点；分段拟合亚像素级水线点获得亚像素级精度的水线。通过本发明，能够获取到亚像素级精度的水域轮廓线，对遥感水域分布、测量、评估和预测有重要意义。
像素精度 sar 图像水线映射方法

[发明专利]一种亚像素边缘检测方法-CN201810428425.0在审
发明人：彭绍湖;苏伟强;刘长红;胡晓 -专利权人：广州大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种亚像素边缘检测方法，包括：获取原始灰度图像，并获取所述原始灰度图像的像素级粗边缘；索引到所述像素级粗边缘的边缘点，并沿着梯度方向采用插值法扩展边缘；对扩展后的边缘点进行亚像素检测，获得边缘的亚像素位置；通过对边缘点邻域进行基于梯度方向的插值，扩展了复杂边缘中边缘与边缘的间隔，不仅亚像素边缘检测的精度大大提高，而且复杂边缘亚像素级定位能力也显著增强。
亚像素边缘检测边缘点原始灰度图像复杂边缘像素级亚像素定位能力亚像素级插值法邻域索引检测

[发明专利]一种光斑中心检测方法-CN202010255471.2在审
发明人：富容国;陈江南;周鸣;张红;杜振伟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-02 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T7/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种光斑中心检测方法，包括以下步骤：采集光斑图像，并对该图像进行去噪预处理；利用边缘检测算法对光斑进行粗定位，获得像素级的光斑边缘；对所述像素级的光斑边缘进行插值运算，获得亚像素级光斑边缘；对所述亚像素级光斑边缘进行细化处理，获得细化后的亚像素级光斑边缘；基于所述细化后的亚像素级光斑边缘，利用高斯拟合原理求取光斑中心。本发明将Canny边缘检测算子和插值法相结合使得高斯拟合的光斑边缘处于亚像素级，可以最大程度保留图像的边缘信息，显著降低误定位率，提高定位精度，获得了较好的定位效果，且运行的时间较短，实时性较高，能够满足工业精密尺寸测量的要求
一种光斑中心检测方法

[发明专利]一种生成KeyNet亚像素级特征点的局部梯度拟合方法-CN202111515423.3在审
发明人：林秋华;冯浩臻 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：一种生成KeyNet亚像素级特征点的局部梯度拟合方法，属于图像处理领域，利用KeyNet网络，在每个尺度平面内检测输入图像的所有像素级精度特征点，生成各尺度平面的响应强度图；对于每个像素级精度特征点，计算该特征点及其相邻八个点响应强度之间的梯度关系，拟合出该特征点的亚像素级坐标，从而将KeyNet特征点的定位精度由像素级提升至亚像素级。本发明的亚像素级最高误差为0.030个像素，平均误差为0.019个像素。对于SIFT算法仅检测到3对正确匹配点对的图像匹配任务，本发明能检测到41对正确的匹配点。
一种生成 keynet 像素特征局部梯度拟合方法

[发明专利]基于亚像素边缘检测的结构振动响应自动识别方法及系统-CN202210353110.0在审
发明人：孔烜;易金鑫;罗奎;邓露 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于亚像素边缘检测的结构振动响应自动识别方法及系统，包括：从对待识别刚性结构进行视频采集后得到的待识别视频帧中确定感兴趣区域，确定感兴趣区域上的与待识别刚性结构对应的目标亚像素级边缘点；基于目标亚像素级边缘点在第一帧与其他待识别视频帧之间的亚像素级相对位移确定所有目标亚像素级边缘点在所有待识别视频帧之间的实际位移时程，利用层次聚类分析从基于实际位移时程确定的模态中自动识别真实模态，以得到待识别刚性结构的振动响应，本申请基于刚性结构的亚像素级边缘点在第一帧与其他待识别视频帧间的亚像素级相对位移得到实际位移时程，利用层次聚类分析提取真实模态，实现提取的自动化并提高检测的准确率。
基于像素边缘检测结构振动响应自动识别方法系统

[发明专利]一种改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法-CN201810371730.0有效
发明人：朱维斌;刘明佩;叶树亮 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法。本发明具体包括：一、求解Zernike矩6×6偶数模板；二、利用Sobel算子进行初定位，获取像素级边缘点；三、利用5×5模板求解Zernike矩进行二级初定位，获取亚像素级边缘点；四、分析二级初定位下亚像素边缘点所在区间；五、根据所在区间，选取偶数模板或者奇数模板求解Zernike矩进行精定位，获取更精确的亚像素级边缘位置。本发明通过判断二次初定位边缘点所在区域，根据所在区域选取奇数模板或者偶数模板求解亚像素边缘位置，提高了算法的检测精度。
一种改进 zernike 像素边缘检测方法

[发明专利]基于工业CT图像的叶片壁厚尺寸亚像素级测量方法及系统-CN202310412446.4在审
发明人：帅三三;吴士俊;任忠鸣;王江;王亚楠;李霞;王保军 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于工业CT图像的叶片壁厚尺寸亚像素级测量方法及系统，方法包括获取涡轮叶片待测部位的扫描CT图像；利用像素级边缘检测算法对扫描CT图像中的涡轮叶片的边缘进行提取，得出叶片的粗定位边缘位置；采用基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法对粗定位边缘位置的边缘点进行插值处理，得到叶片的亚像素边缘轮廓；利用最小二乘法对亚像素边缘轮廓进行曲线拟合，基于拟合结果对叶片的待测部位的叶片壁厚尺寸进行测量。本发明将像素级边缘检测算法结合基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法对CT图像进行处理，将边缘像素点从像素级提升到亚像素级，既保证测量结果的稳定性，也有效实现了对涡轮叶片尺寸的高精度测量。
基于工业 ct 图像叶片尺寸像素测量方法系统

[发明专利]基于整像素搜索结果的n级亚像素搜索方法及其装置-CN200810062406.7有效
发明人：虞露;姚烁 -专利权人：浙江大学
申请日： 2008-06-04 - 公布日： 2008-11-05 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明属于数字视频编码技术领域，特别是涉及一种基于整像素搜索结果的n级亚像素搜索方法及其装置；其特征在于选择整像素搜索最匹配块左上角像素在参考图像中的坐标位置为中心，然后进行复杂度可变的n级的亚象素搜索，获得相应的亚像素位置点和整像素位置点的块匹配误差函数值后，再将亚像素位置点和整像素位置点的块匹配误差函数值进行比较，得到最优的块匹配误差函数值对应的块的左上角在参考图像中的坐标位置，所述n级的亚象素搜索中n取值范围是n≥2；在本发明方法中，高级别的亚像素搜索不依赖于低级别的亚像素搜索结果，从而增大了计算并行度，节省了编码时间，该方法在硬件实现的时候，有效提高了不同亚像素级之间的计算并行度；而基于该方法实现的装置，能充分利用不同级别亚像素之间的可并行性特征，提高硬件处理速度。
基于像素搜索结果方法及其装置

[发明专利]一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法-CN201410469840.2有效
发明人：王耀南;李康军;陈铁建;吴成中;冯明涛 -专利权人：湖南大学
申请日： 2014-09-16 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法，包括以下步骤步骤1获取检测图像；步骤2图像去噪预处理步骤3计算每个像素点水平方向上的梯度Gx和垂直方向上的梯度Gy；步骤4计算每个像素点极坐标下的梯度幅值G0和梯度方向Gθ；步骤5确定每个像素点的邻域像素点；步骤6确定像素级边缘点；步骤7计算每个像素级边缘点在8分梯度方向上的亚像素边缘点到该像素级边缘点的距离；步骤8计算实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点到像素级边缘点的距离d；步骤9采用余弦查找表法计算其实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点的直角坐标，进而实现图像边缘点的检测和亚像素级定位。
一种基于机器视觉快速像素边缘检测定位方法

[发明专利]基于尺度空间的亚像素级立体匹配方法-CN201110112619.8有效
发明人：门朝光;边继龙;李香;余鹏达;尚方;田泽宇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2011-05-03 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于尺度空间的亚像素级立体匹配方法。(1)为立体像对构建尺度空间；(2)为尺度空间中当前层级参考图像的每一点确定匹配窗口大小；(3)根据上一层级视差为本层级参考图像的每一点计算视差搜索范围；(4)计算尺度空间中当前层级的整数级视差；(5)利用基于二分搜索的亚像素级匹配方法计算亚像素级视差。本发明使用了小基高比条件下生成的立体像对进行匹配，在匹配过程中采用了离散尺度空间以提高匹配效率，并利用混合式窗口选择策略减少匹配过程中所产生的“粘合”现象，最后使用了基于二分搜索的亚像素级匹配方法获得亚像素级视差，不但可以保证较高的亚像素级精度，而且还很大程度上提高了算法的匹配效率。
基于尺度空间像素立体匹配方法

[发明专利]一种基于形态学特征的亚像素级椭圆检测方法-CN202110996487.3在审
发明人：文立华;娄群;吕钧澔;校金友 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于形态学特征的亚像素级椭圆检测方法，从目标图像中有效提取椭圆的亚像素级边缘坐标以及椭圆的几何特征。包括以下步骤：图像采集和图像预处理；对目标图像进行基于局部子区的亚像素级边缘检测；将亚像素级边缘点整像素化；进行基于形态学特征的边缘筛选；根据目标椭圆的整像素边缘坐标索引得到亚像素边缘坐标；最后根据最小二乘原理进行椭圆拟合
一种基于形态学特征像素椭圆检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的多模式分像素插值方法-CN201910184099.8有效
发明人：刘家瑛;夏思烽;胡越予;郭宗明 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多模式分像素插值方法，其步骤包括：1)差分预测网络对输入的已编码的整像素参考块采用两种模式进行预测，生成两种模式下的分像素预测值；模式一、差分预测网络预测所有目标亚像素到该整像素参考块的左上角整像素的残差，并将左上角整像素与预测残差相加，得到一组目标亚像素值；模式二、差分预测网络预测目标亚像素与该整像素参考块的左上角之外的一整像素的残差，计算对应的目标亚像素预测值；2)编码器分别使用已有插值方法生成的亚像素级参考块、模式一和模式二生成的亚像素级参考块，对待编码块进行帧间编码，然后基于三种编码的编码效果选择最佳亚像素级参考块，并将供解码器端使用的相应信息存储到码流。
一种基于深度学习模式像素方法

[发明专利]一种激光拼焊待焊件图像中曲线边缘亚像素检测方法-CN201910222867.4有效
发明人：王邦国 -专利权人：大连大学
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种激光拼焊待焊件图像中曲线边缘亚像素检测方法，属于视觉检测领域；首先对待焊件图像高斯滤波，应用Sobel算子求像素级边缘点。取像素级边缘点，以其中心为原点建立坐标系；用像素级边缘点和另外4个相邻像素级边缘点拟合曲线，拟合曲线沿y轴平移；然后以像素级边缘点为中心取5╳5范围内像素，平移后曲线将5╳5范围内像素分为两个区域，区域内灰度值相同；由所取5╳5范围内像素实际灰度值求曲线平移量；最后由5╳5范围像素灰度重心、原点的连线与平移后曲线的交点求亚像素边缘点位置。依次选取各像素级边缘点并重复以上过程，可求得各像素级边缘点对应的亚像素级边缘点。该方法具有计算速度快，可靠性高，鲁棒性好的特点。
一种激光拼焊待焊件图像曲线边缘像素检测方法

[发明专利]一种基于FPGA的高性能亚像素边缘定位方法-CN202310977550.8在审
发明人：邓华健;王昊;金仲和 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于FPGA的高性能亚像素边缘定位方法。该方法在FPGA采集相机输入的图像数据流时，一边由FPGA对输入的图像数据流进行像素级边缘定位操作，一边用由FPGA对输入的图像数据流进行亚像素边缘定位操作；对上述两个操作输出的数据流进行信号同步后，依照FPGA像素级边缘定位结果，即可以确定并存储最终定位的图像亚像素边缘和相应的单位矢量。该方法采用多级流水线操作，多项任务并行加速，能够在图像采集的同时完成图像的像素级边缘定位和亚像素边缘定位，还能同时完成图像的解畸变投影，并求解出亚像素边缘点相应的单位矢量，极大程度地降低了图像处理所带来的延时，是一种高效的亚像素边缘定位方法，具有重要的工程意义。
一种基于 fpga 性能像素边缘定位方法

[发明专利]一种基于频谱亚像素平移的倾斜像差校正补偿方法-CN201811292259.2有效
发明人：左超;张剑琴;陈钱;顾国华;张玉珍;孙佳嵩;张佳琳;卢林芃;张祖鑫 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01B9/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频谱亚像素平移的倾斜像差校正补偿方法，首先利用相机拍摄得到全息图像，再对全息图进行傅里叶变换得到频域内该全息图的频谱图，然后提取出+1级频谱，去除其余频谱，并求取+1级谱中心点，再将+1级谱平移到频谱的中央，即将落在亚像素级上+1级谱真正的中心点平移到频谱中央，根据傅里叶变换的性质，对+1级谱进行亚像素平移的操作亦可以转换成在空域内进行相移来实现。本发明通过手动调节来对频谱进行亚像素平移，解决了由于频谱中心点不在整像素上，导致的在将+1级谱平移到频谱中央时引入的倾斜像差问题，并能实时对相位的倾斜相差进行调整。
一种基于频谱像素平移倾斜校正补偿方法

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