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[发明专利]一种基于噪声特征分类的相位去噪方法-CN202310418985.9在审
发明人：陈文建;梁钟伟;胡岩;左超;陈钱;杨昊澎;卫自强 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于噪声特征分类的相位去噪方法，读取条纹图像并根据条纹相移频率与相移步数使用N步相移法计算对应的绝对相位、调制度以及背景。并利用计算得到的数据确定初始去噪相位。然后利用初始去噪后的相位计算相位差值图，并判断相位差值图中的值是否达到形成孤立噪声的阈值生成去噪掩膜4。然后计算掩膜4中每个连通域的面积大小，将面积过大的区域进行去除生成最终的去噪掩膜，并利用该掩膜对相位进行去噪。本发明避免了传统相位去噪算法中噪点去除不精准的问题，提高相位测量的准确度。
一种基于噪声特征分类相位方法

[发明专利]用于智能化设备管理的图像处理方法及系统-CN202111023778.0有效
发明人：李炳坤;朱广波;游杰勇;褚闯;李帅;张鑫伟;刘阳;骆小青;陈强;李凯 -专利权人：中国建筑第五工程局有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：方法包括：获取智能化设备管理平台的用户端在设备管理过程中产生的设备图像；将设备图像、可靠滤波去噪图像和神经网络去噪残差映射图像输入粗粒度置信度分析模型，得到粗粒度置信度图；对粗粒度置信度图进行细化得到细粒度置信度图；细粒度置信度图为神经网络去噪图像的权重掩膜，根据细粒度置信度图生成可靠滤波去噪图像的权重掩膜，根据权重掩膜对设备图像的可靠滤波去噪图像和神经网络去噪图像进行加权融合，得到设备图像最终的去噪图像。相较于现有技术，本发明通过融合置信度预测来评估残差图的可信程度，提高了图像的去噪效果。
用于智能化设备管理图像处理方法系统

[发明专利]基于改进GAN网络的语音去噪方法、装置、设备及介质-CN201810985896.1有效
发明人：成学军 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于改进GAN网络的语音去噪方法、装置、设备及介质。对待处理的语音数据进行特征提取，形成待处理语音的特征数据；计算待处理语音的特征数据的均值方差归一化处理值；将待处理语音的特征数据的均值方差归一化处理值输入到改进GAN网络的生成器中，输出待处理的语音数据对应的去噪语音特征数据的理想掩膜值；根据去噪语音特征数据的理想掩膜值确定待处理的语音数据的去噪语音数据；其中，待处理的语音数据对应的去噪语音特征数据的理想掩膜值为待处理的语音数据对应的去噪语音特征数据和待处理语音特征数据的比值。能够对复杂分布的噪声信号也具有明显的去噪效果，有效提高了去噪效果。
语音数据去噪语音特征数据特征数据掩膜归一化处理语音去噪语音方差改进复杂分布特征提取噪声信号网络生成器输出申请

[发明专利]一种毛丝检测方法及装置-CN202010342175.6有效
发明人：崔浩;黄虎;周璐 -专利权人：浙江华睿科技股份有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：，公开了一种毛丝检测方法及装置，用于提高检测准确率，该方法包括：先从获取到的待检测图像中识别出丝锭部位，其中待检测图像中包含缠绕了原丝的丝锭的至少一个丝锭部位；再基于丝锭部位的轮廓，在待检测图像中确定掩膜区域，通过对掩膜区域包含的掩膜图像去噪识别，在掩膜图像中确定候选毛丝；最后将符合预设筛选规则的候选毛丝，确定为目标毛丝。在待检测图像中精准定位丝锭部位，有利于后续的毛丝检测处理；本发明实施例先对掩膜图像去噪，再从去噪后的图像中识别出候选毛丝，以确保能够准确识别出像素值较小的毛丝；最后再按照预设筛选规则再次筛选候选毛丝，提高毛丝检测准确率
一种检测方法装置

[发明专利]基于AD-NSCT算法的SAR图像去噪方法-CN201310374749.8有效
发明人：田小林;焦李成;郭开武;王爽;张龙;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-08-24 - 公布日： 2013-11-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AD-NSCT算法的SAR图像去噪方法，主要改善现有图像去噪方法边缘模糊和噪声去除不充分的现象。其实现过程是：(1)输入一幅SAR图像；(2)对其按四个尺度、四个方向的子带进行非下采样contourlet变换，生成系数矩阵；(3)计算系数矩阵的噪声标准差；(4)计算图像的掩膜矩阵；(5)计算图像的Affinity矩阵，并结合系数矩阵，计算Alpha矩阵；(6)用Alpha矩阵修正对应的掩膜矩阵，并计算后验比；(7)用修正后的掩膜矩阵，计算先验比；(8)用先验比和后验比，计算图像的缩放因子；(9)对系数矩阵进行缩放处理，对其结果进行逆变换，实现SAR图像的去噪。本发明在保证较高平滑度的同时能很好地保持SAR图像的边缘细节信息，使去噪后的SAR图像在视觉效果上得到了显著的改善。
基于 ad nsct 算法 sar 图像方法

[发明专利]一种基于掩膜去噪和特征选择的人脸属性编辑方法-CN202211331208.2在审
发明人：郭迎春;郭飞;郝小可;于洋;师硕;朱叶;阎刚;吕华 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本发明为一种基于掩膜去噪和特征选择的人脸属性编辑方法，该方法针对人脸属性编辑，设计的掩膜去噪模块能够在生成注意力掩膜的时候只生成与要更改属性有关的掩膜，而去除掉一些包含人脸信息的背景掩膜，能够很好的完成属性编辑的任务并同时保留非编辑区域的一致性
一种基于掩膜去噪特征选择属性编辑方法

[发明专利]基于人眼视觉特性的NSCT域水下图像自动增强系统及其方法-CN201410837680.2有效
发明人：周妍;李庆武;霍冠英;刘艳;江琴;陈秉岩 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-08-03 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人眼视觉特性的NSCT域水下图像自动增强系统及其方法，综合利用NSCT的多尺度、多方向边缘表达优势和噪声去除优势，同时借鉴了人眼视觉系统的感知特性，在NSCT域去噪的同时，引入Retinex算法去除水下光照不均，并引入亮度掩膜和对比度掩膜特性生成基于人眼视觉特性的NSCT对比度掩膜系数，通过设计两个非线性映射函数分别自动调节NSCT对比度掩膜系数和NSCT低频子带系数来实现对比度增强，无需手工调节参数因此，本发明可以在有效去噪的同时，自动实现水下图像的对比度增强、边缘锐化并去除光照不均。
基于视觉特性 nsct 水下图像自动增强系统及其方法

[发明专利]一种基于GAN的说话人语音特征训练方法、装置和设备-CN202010130403.3在审
发明人：陈昊亮;许敏强 -专利权人：广州国音智能科技有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于GAN的说话人语音特征训练方法、装置和设备，在对说话人语音数据进行常规去噪处理之后，对得到的第一去噪语音数据济宁特征提取，再将得到的第一语音特征数据输入到预置GAN网络的生成器中，利用掩膜值对语音第一去噪语音数据进行二次去噪，得到第二去噪语音数据，利用第二去噪语音数据进行语音特征训练和识别，有效提高了说话人语音识别的准确率，解决了现有的语音识别方式识别准确率不高的技术问题。
一种基于 gan 说话人语特征训练方法装置设备

[发明专利]一种基于分数阶积分的深度图像去噪算法-CN202211661626.8在审
发明人：黄汀生;王春阳;王新建;丘文乾;俞彦清;刘雪莲 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种基于分数阶积分的深度图像去噪算法，包括：步骤S1，获取真实场景的深度图像，对所述深度图像添加随机高斯噪声；步骤S2，对分数阶积分算子进行推导计算，所述分数阶积分算子用于图像处理；步骤S3，根据分数阶积分算子对‑v阶分数阶积分去噪卷积掩膜进行计算，在计算完成后对所述‑v阶分数阶积分去噪卷积掩膜和图像点进行卷积计算，以及，在完成所述卷积计算时以待插值点与相邻点的距离作为一个自变量对反距离加权插值函数进行构建本发明实现了对于图像边缘和纹理信息的保存和去噪效果的提升。
一种基于分数积分深度图像算法

[发明专利]基于空间自适应高斯混合模型的表面波变换视频去噪方法-CN201210076360.0有效
发明人：田小林;焦李成;钱亚娜;张小华;缑水平;朱虎明;钟桦;马文萍 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-03-22 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间自适应高斯混合模型的表面波变换视频去噪方法，主要改善图像边缘模糊和噪声去除不充分的问题。其实现过程是：(1)输入含噪视频系数，并对其进行表面波变换；(2)计算表面波变换后的各层各方向子带系数的噪声方差；(3)计算各层各方向子带系数的空间自适应阈值；(4)利用阈值计算各层各方向子带系数对应的掩膜值；(5)利用掩膜值计算各层各方向子带系数的高斯混合模型参数；(6)利用模型参数对系数进行收缩处理；(7)对处理后的系数进行表面波逆变换，得到去噪后的视频图像。本发明与现有的技术相比显著提高了去噪效果，显著提高了视频图像中噪声的抑制能力，同时能够更好的保留视频图像的细节信息和运动物体的平滑效果。
基于空间自适应混合模型表面波变换视频方法

[发明专利]复杂背景下声纳图像的水下小目标检测方法及系统-CN202210862938.9在审
发明人：刘正君;黄海宁;刘纪元 -专利权人：中国科学院声学研究所
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了复杂背景下声纳图像的水下小目标检测方法及系统，该方法包括：采取多级中值滤波方法对采集的声纳图像进行去噪处理；对去噪后的声纳图像进行复杂地貌掩膜处理，实现对地貌的高亮纹理图和阴影纹理图的提取；对去噪后的声纳图像进行高阶矩图像分割，并结合复杂地貌掩膜处理结果，进行背景抑制；采用三种不同尺寸的检测窗对处理后的连通域进行聚类，实现对分裂目标的关联和山脊地貌的抑制；提取高亮区域和阴影区域，分别计算高亮像素密度和阴影像素密度
复杂背景声纳图像水下目标检测方法系统

[发明专利]一种基于混合经验模态分解的去噪方法-CN201510844356.8有效
发明人：陈熙源;王威;崔冰波;宋锐 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-11-27 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）的去噪方法，属于数字信号处理技术领域。本发明将EEMD和MEMD算法相结合，并针对MEMD算法中所使用的掩膜信号频率进行参数优化，可更有效消除模态混叠，去噪效果更好；本发明进一步对EEMD中的添加噪声幅值、噪声相关IMF的滤波阈值、噪声IMF的滤波阈值进行有针对性的优化，从而进一步提高了整体去噪效果。相比现有技术，本发明方法可更有效消除模态混叠，去噪效果更好。
去噪噪声经验模态分解模态混叠滤波算法数字信号处理技术参数优化信号频率整体去噪掩膜优化

[发明专利]一种图像增强方法-CN201610833349.2有效
发明人：谭洪舟;黄登;朱雄泳;陈荣军;李智文 -专利权人：中山大学;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学花都产业科技研究院
申请日： 2016-09-19 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：其具体步骤包括：a)对输入图像进行去噪处理得到去噪图像；b)对去噪图像进行边缘提取得到边缘图像；c)对边缘图像进行图像增强处理得到去噪且边缘增强的图像；d)利用亮度可控的直方图均衡方法对去噪图像进行处理得到全局增强图像本发明通过亮度可控的直方图均衡方法结合UM(Unsharp Masking，反锐化掩膜)算法思想，可以实现输出亮度可以跟进用户需求自动调节，而且通过设定合适的亮度值可以得到一幅对比度明显提升全局增强的输出图像
一种图像增强方法

[发明专利]基于Surfacelet变换域混合高斯模型的视频去噪方法-CN201210009055.X无效
发明人：田小林;焦李成;段营;张小华;缑水平;朱虎明;钟桦;马文萍 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-01-12 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Surfacelet变换域混合高斯模型的视频去噪方法，主要改善视频去噪效果，同时有效的解决伪影、拖尾和伪吉布斯效应问题。其实现过程是：(1)输入含噪视频，进行Surfacelet变换；(2)估计各方向子带噪声标准差；(3)估计理想信号标准差；(4)计算Surfacelet变换域各个系数的自适应阈值；(5)根据阈值计算掩膜值0的系数分布用指数分布拟合，对掩模为1的系数分布用混合高斯模型拟合；(7)计算自适应收缩因子；(8)根据自适应收缩因子，得到收缩后Surfacelet变换系数；(9)进行Surfacelet反变换得到去噪后视频本发明与现有技术相比，能够更好的去除噪声，更好地保留图像的纹理和细节信息，可用于自然视频去噪和三维图像去噪。
基于 surfacelet 变换混合模型视频方法

[发明专利]一种目标检测方法及装置-CN202010553786.5有效
发明人：汪明明;唐诗尧;刘澍 -专利权人：苏宁云计算有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种目标检测方法及装置，属于图像检测与识别技术领域，方法包括：获取待检测图像中的至少一个目标对象对应的目标掩膜；使用目标掩膜对待检测图像进行掩膜，获得去除背景的掩膜图像；将掩膜图像输入至预先训练好的目标检测模型中进行检测，获得每一目标对象的检测结果，其中，每一检测结果包括多个候选框的位置、类别以及置信度；对每一检测结果中置信度高于置信度阈值的多个候选框进行去噪处理，获得每一目标对象的最终检测结果。
一种目标检测方法装置

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