本发明涉及一种获取指静脉影像增强的方法及设备，所述方法包括以下步骤：影像获取：近红外线通过光学凸透镜集中光线照射在手指上，获得手指上的指静脉影像；转换处理：通过二维对称遮罩矩阵离散小波转换的低低频矩阵系数对指静脉影像处理；特征提取：通过侦测处理后的指静脉影像的谷点获得指静脉纹理特征。通过低成本摄像机就可以获取通过近红外线照射手指的指静脉影像，获取指静脉影像后通过二维对称遮罩矩阵离散小波转换的低低频矩阵系数对指静脉影像进行前处理，去除不属于指静脉影像上的杂讯，同时减少空间解析度，并加速反应时间，通过侦测处理后的指静脉影像的谷点获得指静脉纹理特征，提高识别效果。
📄 2018116422533
📂 G06K9_00
👤 龙岩学院
📅 2018-12-29
本发明提出一种基于多颜色空间融合网络的水下图像增强方法，将RGB水下图像和对应的XYZ彩色空间图像首先通过编码器生成初始特征；然后，将特征图输入到多个MFFB块中进行多轮迭代，以增强颜色和细节；最后，通过解码器生成增强后的图像。
📄 2024113364283
📂 G06T5_60
👤 闽江学院
📅 2024-09-24
本发明涉及一种基于光线增强像素融合网络的水下图像增强方法。该方法首先提出了一种光线增强块（LEB），它能无参考地增强图像色彩以突破传统深度学习方法的色彩局限性；然后，提出了一种像素融合子网络（PF SubNet），它可以在特征融合前提供自适应特征权重功能，提升了模型的模型对图像雾化和高频区域的复原能力。大量的实验证实了本发明方法相对于现有方法的优越性。
📄 2022110108854
📂 G06T5_50
👤 闽江学院
📅 2022-08-23
本发明涉及工业视觉增强领域，更具体地说，它涉及一种基于Transformer和多尺度空间域特征融合的水下图像增强方法，本发明通过引入Transformer机制，利用自注意力和线性注意力机制来捕获图像中复杂的空间关系并提高图像质量，同时，设计的多尺度特征卷积模块来提取不同规模和级别的信息，能够降低网络的复杂度，提高计算效率，再者，设计了一个空域特征融合模块来计算像素局部邻域内的注意力，从而提高计算效率和特征融合，该方法具有泛化能力好、鲁棒性高、增强效率高的优势，可广泛应用于水下管道检测与维护、水下环境监测、水下生物研究等领域，为相关领域的科研和工程实践提供强大支持。
📄 2024104599699
📂 G06T5_60
👤 广东工业大学
📅 2024-04-17
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于关注程度的图像增强方法及系统。该方法为：获取图像质量与对比度的标准范围；获取待增强图像的包括多个热力区域的热力图像；为每个热力区域分配关注程度，根据关注程度匹配标准范围的评分区间；对比度小于评分区间对应的起始对比度时的热力区域为目标图像，获取目标图像中的噪声点；根据目标图像对应评分区间的起始对比度与该目标图像的对比度获取增强程度；根据增强程度对目标图像的正常点进行线性变换并对噪声点进行平滑，得到增强后的最优图像。通过各个区域图像实际对比度进行自适应增强，使得图像增强后的效果区分更加鲜明，从而得到质量更好的图像。
📄 2022107639650
📂 G06T5_00
👤 托伦斯半导体设备启东有限公司
📅 2022-07-01
本发明公开了一种多模态融合的手部图像增强方法及系统，包括构建参数化三维手部模型的可微分物理仿真模块与二维图像处理模块之间的双向梯度通道；在通道内执行迭代优化，每次迭代包括：初始化三维手部模型姿态参数，通过可微分渲染生成二维投影掩码，利用最小化联合损失函数更新分割网络参数、区域分析网络参数及三维手部模型姿态参数；采样获得中间分割掩码序列及姿态参数序列，生成区域演化特征向量；提取静态形态特征向量和结构特征向量，将三者融合生成多维区域形态控制向量；将该向量转化为图像增强控制指令，选择并组合图像处理算子进行像素级处理，输出增强后的手部区域图像；实现对目标手部区域的差异化、高保真像素级增强。
📄 2026104325772
📂 G06T5_50
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-03
一种低照度彩色图像的增强方法，包括以下步骤：S1：输入低照度图像；S2：对输入图像进行颜色分离，得到R、G、B三个分量图像；S3：对三个分量图像进行同态高频滤波和同态低频滤波，分别得到各分量的高低频图像；S4：对各分量低频图像进行线性伸缩变换；S5：对各分量的高频图像进行多尺度Retinex算法处理；S6：将各分量处理后的高频图像与低频图像进行合并；S7：合并三个分量图像，得到增强后的低照度彩色图像。本发明针对低照度彩色图像进行增强，使得增强后的图像细节更清晰，对比度更高，具有更好的视觉效果。
📄 2019104956089
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-10
一种基于Retinex和注意力机制的暗光图像增强方法，首先设计一个主体结构为U‑Net的分解网络，它由两个支路组成，将暗光图像和正常光照图像分别输入两个支路中。其中暗光图像分解支路输出暗光图像的反射分量和光照分量。再将反射分量进行BM3D去噪操作，得到去噪后的反射图。将光照分量和光照调节参数输入到加有注意力机制的光照调节网络中，输出为增强后的光照分量。最后将经过BM3D去噪操作后的反射分量与光照调节网络输出的光照分量进行重构操作，得到暗光图像增强网络增强后的图像。本发明对暗光图像的增强具有较好的效果。
📄 2021103062353
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-23
本发明提出了一种通过计算图像中像素点的水平邻域内灰度值标准差来进行车牌区域增强的方法。通过使用本发明的方法对含有车牌的灰度图像进行图像增强操作，利用像素点水平邻域标准差来衡量它的增强系数可以有效得增强车牌字符区域而避免图像中其他区域增强，方便后续的车牌定位操作。
📄 2017111343278
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2017-11-15
本发明公开了一种基于MRBNet的无监督低光图像增强方法和装置，其方法包括：构建数据集，其中仅包括低光图像；利用数据集中低光图片对MRBNet进行训练；预设MRBNet的包括两个阶段图像增强阶段和去噪阶段；其中图像增强阶段包括两个分支：第一个分支由5个卷积层和局部感知模块(LAN)组成、第二个分支使用编码器‑解码器结构和跳跃连接组成；通过训练后在测试阶段仅使用第一个分支进行低光图片增强；得到增强后的图片通过盲点网络(BSN)进行去噪。这种方法不再需要成对的低光和正常光图片，仅使用低光图片进行训练，并且能够更好的解决无监督训练方式图像增强不足的问题和增强后图像噪声大影响图片质量的问题。
📄 2024109829521
📂 G06T5_90
👤 浙江工业大学
📅 2024-07-22
一种采用截尾式指数滑动平均的图像增强方法，包括以下步骤：步骤1.读取低光图像文件中的Corel5k数据集，该数据集是由科雷尔公司整理的用于真实场景风景图像；步骤2.将读取到的图像利用低光处理函数进行低光预处理；步骤3.在得到低光图像之后利用自编码器网络的原理进行图像增强；步骤4.采用截尾式指数滑动平均算法来进行网络优化；步骤5.若没到最大迭代次数，则重复步骤2-步骤4，否则停止网络训练。
📄 2019105518359
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-25
本发明公开了一种基于无监督低光照非接触式指纹增强方法和装置，首先构建并训练无监督低光照非接触式指纹增强网络模型，所述无监督低光照非接触式指纹增强网络模型包括图像分解模块和纹理增强模块；然后非接触式采集指纹图像，输入到图像分解模块，获取指纹图像的光照分量、反射分量和噪声分量；最后重建反射分量，并将重建后的反射分量作为纹理增强网络模块的输入，获得纹理增强后的反射分量，对光照分量进行伽马变换，然后与纹理增强后的反射分量相乘，重建指纹图像。本发明提高非接触式指纹的照度，同时更加关注指纹的纹理结构，从而使增强后的指纹图像边缘区域纹理更加明显。
📄 2024102622135
📂 G06V40_12
👤 浙江工业大学
📅 2024-03-07
柿子坊 · 知识产权运营
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