本发明公开了一种高光谱图像去噪方法、装置及存储介质，将待去噪的高光谱图像数据输入预训练优化好的高光谱图像去噪模型，得到输出的经过去噪的高光谱图像结果；其中所述高光谱图像去噪模型的构建方法包括：首先利用低秩张量分解将噪声从原始图像中分离出来，得到退化模型；接着在模型中加入改进的加权的全变分正则器,充分表征高光谱图像波段之间的空间和光谱相关性；然后用L1范数来规范稀疏噪声，用F范数来规范高斯噪声；最后利用增广拉格朗日乘子法求解模型，结合输入带有稀疏噪声和高斯噪声的训练集图像，更新优化模型。本发明公开的高光谱图像去噪方法可以得到更好的恢复效果，在定量评价和视觉比较方面有明显的改善。
📄 2022103658313
📂 G06T5_00
👤 南京邮电大学
📅 2022-04-08
本发明提供了一种基于图像识别技术的五金零件缺陷检测方法及系统，其方法包括：S1：基于预设拍摄角度获取待检测零件在预设变化光源下的零件视频；S2：基于零件视频分析出待检测零件表面的每个像素点的视觉变化特征；S3：对所有像素点的视觉变化特征进行聚类分析，获得对应预设拍摄角度对应的多个区域轮廓；S4：基于所有区域轮廓获得区域划分结果；S5：基于区域划分结果中的区域形状和划分区域的图像特征确定出缺陷检测结果；用以基于待检测零件在预设变化光源下的视觉变化特征对待检测零件表面进行区域划分，再基于区域划分后的区域形状和区域图像特征获得待检测零件的缺陷检测结果，无需准备大量缺陷零件模型即可识别出零件表面的缺陷。
📄 2022112879531
📂 G06V10_764
👤 广州形银科技有限公司
📅 2022-10-20
本发明公开了一种基于图像识别的二极管引脚表面氧化检测方法，涉及图像识别技术领域，包括：获取二极管引脚表面的第一灰度图像；获取第一灰度图像中每个像素点的灰度梯度值；获取第一图像中每个像素点的灰度相似性；将第一灰度图像分割为多个连通域，并获取目标连通域；获取第一灰度图像中每个像素点的突出程度；获取第一灰度图像中像素点的密集程度；获取多组目标突出程度集合；获取每组目标突出程度对应的像素点灰度值的平均值，并获取第二灰度图像；构建灰度共生矩阵，并获取灰度共生矩阵的能量值；根据能量值判断二极管是否为合格二极管；本发明解决了相关技术中，在对二极管引脚表面氧化缺陷检测时自动化程度和检测精度低下的技术问题。
📄 202211194570X
📂 G06T7_00
👤 江苏三通科技有限公司
📅 2022-09-29
本发明公开了一种水下小型无人艇的图像识别救援系统，小型无人艇具有无人艇头部、主体部、鳍部和尾部动力舱，鳍部设置在主体部上，无人艇头部内设置有前图像识别系统，在无人艇头部的后方设置有侧部图像识别系统，在侧部图像识别系统的后方、且处于鳍部的前方设置有转向系统，在鳍部和尾部动力舱之间设置有救援系统。本发明的小型无人艇为水下小型无人艇，从水下接近需要救援的落水者，避免了采用无人救援装置时从水面救援会受到波浪的影响，造成判断的不准确，造成人员的伤害。
📄 2022110315360
📂 B63C9_02
👤 龙岩学院
📅 2022-08-26
本发明公开了一种基于人工智能的自动图像识别方法，涉及图像识别技术领域，包括：控制器，具备数据交换功能用于实现CPU与控制器之间、控制器与设备之间的数据交换；显示屏，用于显示接收的信息并显示出来便于用户读取信息；影像扫描仪，用于扫描图片、照片、胶片、文稿资料等。本发明，模式识别模块匹配成功，其他几个识别依次被数据对比模块D所对比分析后，若匹配则确定识别，若不匹配则识别失败，从而使每次识别都需至少两个识别配比成功，才能实现保证识别成功，反之则识别失败，从而避免了识别的单一性，从而避免了单一识别出现信息识别错误或信息泄露的现象，使图像识别的安全性更好，在一定程度上提高了使用率。
📄 202211183387X
📂 G06F21_32
👤 龙岩学院
📅 2022-09-27
本发明公开了一种测绘无人机用的采集图像识别方法及系统，通过无人机搭载的多模态传感器获取目标测绘区域的测绘图像数据和测绘点云数据，同时利用时间相机捕捉动态目标的运动信号，生成事件流数据；对所述测绘图像数据进行直方图均衡化和多尺度增强，对所述测绘点云数据进行体素滤波和曲面重建；利用小波包分解提取所述预处理采集数据中图像的频域特征，并与事件流数据中的运动轨迹特征进行融合；将所述混合特征向量输入轻量化自适应模型中，通过注意力机制动态调整不同模态的权重，输出目标测绘区域的测绘结果。能更全面细致地描述图像在不同频率和方向上的信息，有效提升了测绘的效率。
📄 202511285435X
📂 G06V20_17
👤 湖南铁山信息科技有限公司
📅 2025-09-10
一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法,包括通过超声图像成像模型和已知的乘性高斯噪声分布，采用最大后验概率估计理论推导出适用于超声图像去噪的通用最小化凸能量泛函；将通用凸能量泛函的正则化项采用一阶总变分、二阶总变分和自适应加权函数融合形成自适应加权混合总变分项，从而得到本发明方法的凸能量泛函。将凸能量泛函采用Split‑Bregman算法进行最小化求解，迭代过程中交替实现超声图像的去噪和自适应加权函数的优化，最终得到的去噪超声图像在有效降低散斑噪声的同时能更好地保留超声图像细节和边缘信息，从而有效提高超声图像的视觉判读性。
📄 2020114968155
📂 G06T5_00
👤 三峡大学
📅 2020-12-17
本发明公开了一种基于卷积转置自注意力的红外图像去噪方法。首先通过成对的干净图像和带噪图像构建数据集；构建基于卷积转置自注意力的网络模型，网络模型采用对称的编码器‑解码器结构；基于构建好的红外图像训练数据集，对基于卷积转置自注意力的网络模型进行训练；最后采用测试数据集数据对训练好的网络模型进行测试。本发明引入了在红外图像去噪领域中尚未深入研究的自注意力机制对红外图像全局依赖关系进行建模，并在其基础上进行改进设计了卷积转置自注意力，在减少计算量的同时依然可以充分提取红外图像的空间特征信息，有效提高红外图像的去噪质量，填补了红外图像去噪的研究空缺。
📄 2024104161985
📂 G06T5_70
👤 淮安昆博信息科技有限公司
📅 2024-04-08
本发明公开了一种用于恶劣天气下的红外图像去噪和小目标检测方法。首先构建三分类红外图像小目标数据集，随机的将数据集划分为三等份并添加高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声这三种噪声；然后构建用于恶劣天气条件下的红外图像去噪和小目标检测的网络架构，整体框架包括滤波器去噪模块、全分辨率去噪模块和YOLOv5检测器三部分，检测器中使用损失监督函数提高对小目标的检测性能；最后基于加噪的三分类红外图像小目标数据集，对提出的网络架构进行训练，获得红外图像的去噪和识别的模型。本发明去噪模块能够去除噪声并提取图像中关键特征所在的区域，再将关键区域传入检测器得出目标的定位信息和类别信息，可以更好地提高小目标检测的性能。
📄 2024102553597
📂 G06V10_30
👤 淮安昆博信息科技有限公司
📅 2024-03-06
本发明公开了一种基于SCUnet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法，包括如下步骤：S1、构建用于识别分割肺栓塞CT图像的SCUnet++神经网络模型；S2、建立肺栓塞CT图像数据集，并划分为训练集和测试集；S3、使用训练集对SCUnet++神经网络模型进行训练，结合肺栓塞CT图像特点，对SCUnet++神经网络模型参数调优，得到最终分割网络模型；S4、使用测试集测试评估得到的最终分割网络模型，通过最终分割网络模型实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能。该方法能够实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能，具有较高的分割准确率和效率。
📄 202310380776X
📂 G06T7_10
👤 杭州电子科技大学
📅 2023-04-11
本发明公开了一种基于双注意力机制的水下侧扫声纳图像识别方法及系统，包括：获取水下侧扫声纳设备采集的监测图像；将监测图像输入至预设的EDA‑Net模型获得水下目标检测结果，其中，EDA‑Net模型包括改进型骨干网络、改进型颈部网络和头部网络；所述改进型骨干网络基于YOLOv11框架构建，其中设置有双径异构注意力模块；所述改进型颈部网络中设置有瓶颈卷积‑无参数注意力模块；所述头部网络用于根据改进型颈部网络输出的特征图进行目标检测。本发明能够在小样本、多尺度数据集条件下，更精准地辨识目标细节纹理特征，提升模型在复杂水下环境中对多尺度目标的识别准确性和稳定性。
📄 2026105799460
📂 G06V20_05
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-29
本发明公开了一种基于改进YOLOv8的水下声纳图像识别方法及系统，包括：基于YOLOv8模型、多维并行注意力机制和对比学习架构构建网络模型；获取训练样本并利用训练样本对网络模型进行训练获得训练识别结果，利用对比损失函数和YOLOv8损失函数计算训练损失值并进行权重参数进行优化，重复迭代输出训练后的网络模型；获取水下声呐设备采集监测区域的声呐监测图像，将声纳监测图像输入至预设的网络模型获得水下目标检测结果；本发明通过多维并行注意力机制和对比学习架构提升了网络模型的表征能力和泛化性能，使网络模型在水下复杂环境中对目标细节的辨识更加精准。
📄 2025101241978
📂 G06V20_05
👤 南京信息工程大学
📅 2025-01-26
柿子坊 · 知识产权运营
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