专利名称：一种用于立体匹配的特征提取方法      申请号：202010693071X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数字图像处理 图像提取 计算机视觉 图像匹配 图像分析判断 立体匹配网络 三维空间   相似专利 发布日：2025/04/14  
摘要： 一种用于立体匹配的特征提取方法，将经过校正的、尺寸为W*H*C的原始图像输入到特征提取网络中；通过预处理模块和Resnet提取多个特征图；通过最大值池化操作，对提取到的多个特征图进行不同大小的最大值池化，构建特征金字塔；利用堆叠结构进行特征融合并压缩金字塔尺度范围，得到下一个金字塔，经过多次压缩，直至输出单一的尺度特征。对输出的单一的尺度特征，进行3*3的卷积；通过跳跃连接，将Resnet最后一层特征输出与特征输出在通道维度上进行拼接，然后通过3*3卷积与1*1卷积，构造特征体。本发明能够被用来提取足够的丰富特征，适用于深度立体匹配网络的特征输入。

专利名称：一种新型立体匹配优化方法      申请号：2020106929996     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数字图像处理 检索图像 计算机视觉 图像匹配 图像判断 三维空间   相似专利 发布日：2025/04/14  
摘要： 一种新型立体匹配优化方法，输入双摄像头拍摄后经过校正的、图像类型为RGB的左右图像，将所述左右图像转换为灰度图，设定其中一个为参考图像，另一个为检索图像，进行局部匹配；建立自适应窗口；根据欧式空间的接近性和Lab颜色空间的相似性，构造自适应权重；构造匹配代价：根据胜者为王算法，计算初始视差；根据左右一致性原则剔除误匹配点，再用邻点法补充剔除的误匹配点；应用边缘约束算法进行视差聚类，得到优化视差图。相较于传统自适应权重算法，本发明方法所得到的视差图精度相比较原算法而言得到明显改善，极大的提升了在低纹理和视差不连续区域的匹配效果。

专利名称：一种光场特征油画鉴别方法      申请号：2021103571832     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数字图像处理   相似专利 发布日：2025/02/10  
摘要： 本发明公开了一种光场特征油画鉴别方法，过程如下：将微透镜阵列板贴合于油画表面并拍摄，得到光场原始图像；对光场原始图像进行解码得到四维参数化矩阵；提取多个子孔径图像；将中心行子孔径图像统一剪裁为分辨率相等的图像，将剪裁后的中心行子孔径图像转换为灰度图像，计算灰度图像的平均亮度值，将所有灰度图像中亮度值低于灰度图像平均亮度值的子孔径图像筛除出去，再选择出最左角度和最右角度的灰度图像；对两幅灰度图像逐像素的提取基于视角稳定变化的特征点作为数据集，并固定五个初始质心点对数据集进行K‑Means聚类分析，得到最终质心点；将最终质心点连接成多边形图像，计算相似性值，当相似性值低于阈值时为真，反之为假。

专利名称：一种图像超分辨率重建的方法及系统      申请号：2021110398034     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数字图像处理 单帧图像超分辨率重建 图像高清还原 多尺度残差模特征提取 计算机视觉 图像处理   相似专利 发布日：2024/12/16  
摘要： 本发明涉及一种图像超分辨率重建的方法及系统，包括以下步骤：输入的低分辨率图像，从低分辨率图像中提取基础图像特征；以基础图像特征作为初始输入，使用多个顺序执行的AMB模块依次提取更高层次的特征，获得多个高层次特征输出；将基础图像特征与多个高层次特征输出融合，获得融合特征；通过融合特征重建图像，获得重建的高分辨率的图像输出。其能够以更高的效率得到与现有MSRN相似的单帧图像超分辨率重建性能，所使用的参数少，运算速度快,其亦可增加使用AMB模块的数量，从而与现有MSRN具有相似的计算复杂度，但是能够得到更好的单帧图像超分辨率重建性能。

专利名称：一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统      申请号：2019110768922     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数字图像处理 视频监控图像 图像修复   相似专利 发布日：2025/04/10  
摘要： 本发明公开了一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统，包括长短记忆网络模块、密集网络模块、子网络模块、循环密集神经模块和去雨网络模块，通过构建密集网络模型，提取雨纹信息，并与长短记忆网络模型串联，得到子网络模型，对雨图进行做差处理，得到清晰雨图，反复循环迭代所述子网络模型，得到循环密集神经网络，将雨图输入到所述循环密集神经网络模型中，利用损失函数计算去所述循环密集神经网络模型的损失，并根据计算出的模型损失，更新网络模型，使网络误差最终收敛至最优范围内，得到最佳去雨网络模型，提高去除单独图像中重度雨的处理效果，得到清晰背景图像。