公开(公告)号：CN107085848A

公开(公告)日：2017-08-22

申请号：CN201710263003.8

申请日：2017-04-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 邵婷 ,  刘政怡 ,  郭星 ,  李炜 ,  吴建国

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06K9/4671 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/20004

Abstract: 本发明公开了一种RGB‑D图显著性的检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括：采用显著检测算法对RGB‑D图中的Depth深度图进行显著检测，得到深度显著图Sd；将深度显著图Sd作为特征来加强RGB‑D图中的RGB彩色图的流形排序，得到RGB彩色图的显著图Sc；利用RGB彩色图的显著图Sc指导Depth深度图的流形排序，得到Depth深度图的显著图Sd′；将RGB彩色图的显著图Sc和Depth深度图的显著图Sd′进行融合，得到RGB‑D图的显著图S，以检测RGB‑D图的显著性。通过利用预处理得到的深度显著图代替原始粗糙的深度图作为深度特征，并与其他特征融合，来实施RGB‑D图的显著性计算，提高了RGB‑D图显著性检测的准确率。

公开(公告)号：CN106874867A

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201710078182.8

申请日：2017-02-14

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 袁明新 ,  华晓彬 ,  张丽民 ,  王彬彬 ,  申燚 ,  朱友帅 ,  谢丰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/246

CPC classification number: G06K9/00228 ,  G06K9/00234 ,  G06K9/00241 ,  G06K9/00288 ,  G06K9/6282 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/30201

Abstract: 本发明公开了一种融合肤色及轮廓筛选的人脸自适应检测与跟踪方法。所述方法，首先对输入的视频图像采用级联强决策树的方式检测出候选人脸区域；然后采用人脸的肤色和轮廓特性筛选出候选人脸区域中的有效人脸区域；将筛选后的有效人脸区域进行基于灰度的均值漂移向量的匹配以实现人脸快速跟踪，并采用取均值与加权的方式自适应调整人脸跟踪窗口。采用此方法进行视频人脸检测与跟踪，在保证快速性的同时，具有更低的误检率和漏检率。

公开(公告)号：CN106846282A

公开(公告)日：2017-06-13

申请号：CN201710191602.3

申请日：2017-03-28

Applicant: 华侨大学

Inventor： 戴声奎 ,  贾存坤 ,  高剑萍

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/00 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/20021

Abstract: 本发明涉及一种采用自适应校正的低照度图像增强方法，属于图像处理领域，对单幅低照度灰度图像的进行处理使之视觉感知清晰化，方法包括：首先，将低照度灰度图像V依次采用最大值滤波、最小值滤波和保边缘滤波估计光照分量，从而得到反射分量；然后，通过otsu方法将光照分量分割成暗部和亮部，计算暗部的均值，得到校正的阈值，根据阈值对光照分量进行自适应对数校正；最后，将校正后的光照分量和反射分量相乘，得到增强后的图像。本发明方法能够提升全局亮度，增强后的图像细节清晰，处理速度快，具有很好的视觉效果。

公开(公告)号：CN104537620B

公开(公告)日：2017-04-12

申请号：CN201410844605.9

申请日：2014-12-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  周钢 ,  钟奥 ,  王亮亮 ,  李明 ,  鲁岑 ,  张文 ,  左芝勇

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/003 ,  G06T5/00 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/20012 ,  G06T2207/20056

Abstract: 本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total Variation)TV正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu将步骤(1)中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的u,d1,d2,d3的交替最小求解问题。通过迭代运算最终恢复出原清晰图像u。与现有技术相比，本发明方法将局部方向信息引入最大后验概率(Maximum a posteriori)MAP算法框架，得到新的方向自适应代价函数，克服了传统TV正则项恢复图像边缘模糊的问题；且能够针对复杂模糊类型或具有丰富纹理图像进行恢复。

公开(公告)号：CN106476695A

公开(公告)日：2017-03-08

申请号：CN201610768711.2

申请日：2016-08-30

Applicant: SMR专利责任有限公司

Inventor： 阿赫德·阿拉赫玛尔

IPC: B60R1/00 ,  G01C11/06

CPC classification number: G06T5/008 ,  B60K35/00 ,  B60K2350/106 ,  B60R1/00 ,  B60R2300/301 ,  B60R2300/307 ,  B60R2300/8066 ,  B60W30/08 ,  B60W2050/146 ,  B62D15/029 ,  G01S13/865 ,  G01S13/867 ,  G01S13/931 ,  G06K9/00805 ,  G06K9/209 ,  G06T7/11 ,  G06T7/55 ,  G06T7/593 ,  G06T7/70 ,  G06T2200/04 ,  G06T2207/10012 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/10048 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/20172 ,  G06T2207/30236 ,  G06T2207/30261 ,  G08G1/143 ,  G08G1/165 ,  G08G1/166 ,  H04N5/2252

Abstract: 本发明涉及可视性增强系统1，包括：第一传感器装置2，包括摄像头，其适于记录至少一幅图像；第二传感器装置3，适于生成位于该第一传感器装置2的临界范围7内的至少一个物体6的至少一个位置特性；以及，图像处理装置4，其适于：接收来自该第一传感器装置2的包含该至少一幅图像的第一输入信号和来自该第二传感器装置3的包含该位于该临界范围7内的至少一个物体6的该至少一个位置特性的第二输入信号，以及通过改变该图像中示出位于该临界范围7内的该至少一个物体6的部分的对比度处理该至少一幅图像以生成处理后的图像8，以及对应的方法。

公开(公告)号：CN103635937B

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201280032553.4

申请日：2012-05-29

Applicant: 原子能和辅助替代能源委员会

Inventor： M·塔玛祖斯蒂 ,  S·布儒瓦 ,  M·多姆 ,  V·盖伊-贝利勒 ,  S·诺代

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T7/579 ,  G06T7/74 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/30204 ,  G06T2207/30241 ,  G06T2207/30252

Abstract: 本发明涉及一种用于定位相机和用于所述相机所处的静态环境的3D重建的方法，所述环境包括3D模型是已知的感兴趣对象，所述方法包括以下步骤：a）计算初始重建和所述环境中的所述相机的初始姿态；b）通过将所述环境的3D图元与每个新图像的2D图元相匹配并通过三角测量重建环境的3D图元，来针对每个新图像计算所述相机的姿态；以及c）通过使多个图像上的重投影误差最小化，同时优化所述相机的姿态和所述3D图元。该3D模型是所述感兴趣对象的几何描述，所述重投影误差仅包括两种项，即，与受所述3D模型约束的图元相关联的第一种项和与除所述对象之外的环境的图元相关联的第二种项，且优化步骤包括将图元与环境或与3D模型相关联的子

公开(公告)号：CN106384339A

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201610869705.6

申请日：2016-09-30

Applicant: 防城港市港口区高创信息技术有限公司

Inventor： 陈泉

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10

CPC classification number: G06T5/10 ,  G06T5/002 ,  G06T2207/10048 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/20064 ,  G06T2207/30252

Abstract: 发明提供了一种红外夜视图像的增强方法，具体步骤是：首先将图像进行小波分解；低频部分的图像采用遗传算法自适应确定分段点的位置，以达到增强低频图像的目的；高频部分的图像采用小波阈值去噪法进行增强，获得了两个连续的低频系数之间损失的信息同时又去除了噪声；最后对两种频段增强后的图像进行波重构，即可得到增强的车载红外夜视图像。本发明的红外夜视图像的增强方法可将淹没在阴影区域中的细节有效地显示出来，同时利用遗传算法调整拐点位置和分段直线的斜率后，使暗处细节能显现出来，改善了亮度的均匀性；利用小波阈值法对高频子带系数部分进行图像的细节增强并抑制噪声，最终提高了图像的质量，改善了视觉效果。

公开(公告)号：CN106296744A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610972190.2

申请日：2016-11-07

Applicant: 湖南源信光电科技有限公司

Inventor： 陈蓉 ,  付东奇

IPC: G06T7/20 ,  G06T5/00

CPC classification number: G06T7/20 ,  G06T5/00 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/20028 ,  G06T2207/20032

Abstract: 本发明提供一种结合自适应模型和多阴影属性的运动目标检测方法，首先，利用加权双边滤波对图像进行预处理；结合三帧差法和自适应背景模型法对预处理之后的图像进行运动目标的检测；再判断运动目标区域是否存在阴影区域，通过HSV色彩空间、背景区域像素的梯度信息以及纹理信息有效地消除了运动目标的阴影，最后进行区域分割定位出运动目标。本发明方法解决了现有技术中检测到的运动目标区域的信息不全和空洞的问题，很好地适应了全景图像中复杂的背景动态变化以及天气的影响，通过判断是否存在阴影区域的方式提高了系统的效率，同时有效地消除了运动目标的阴影，克服了阴影造成的伪目标现象，正确地定位出了运动目标。

公开(公告)号：CN106228522A

公开(公告)日：2016-12-14

申请号：CN201610599436.6

申请日：2016-07-27

Applicant: 合肥高晶光电科技有限公司

Inventor： 沈振东 ,  纪明伟

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/00 ,  G06T2207/20004

Abstract: 本发明提供了一种CCD色选机的色选处理方法，其包括以下步骤：将颗粒图像送入图像处理器获取图像的灰度值；确定最佳参数α、β；设置模拟退火遗传算法的参数；根据种群规模n，根据二进制方式对个体进行编码；对最优个体适应度拉伸；较优个体进入下一代种群；对随机的两个个体进行自适应交叉函数操作，选择最优者进入下一代种群；对随机的两个个体进行自适应变异函数操作，选择最优者进入下一代种群；设置计数器t＝0和最小新解接受次数，对新种群中的每个个体进行模拟退火操作。本发明提供的CCD色选机的色选处理方法提高了图像亮度，有效地提高了图像对比度，能够获得更加理想的图像增强效果，更加满足图像处理实际要。

公开(公告)号：CN106204491A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610546823.3

申请日：2016-07-12

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 凌强 ,  陈春霖 ,  朱学俊 ,  李峰

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/003 ,  G06T2207/20004

Abstract: 本发明公开了一种基于暗通道先验的自适应图像去雾方法，步骤包括：1)计算整体去雾因子：求取RGB格式的雾气图像的最小值通道，对最小值通道进行基于暗通道先验的去雾处理，计算出最小值通道的去雾结果。根据最小值通道和其去雾结果的全局标准差之比确定图像的整体雾气情况，计算整体去雾因子ω0。2)计算局部去雾因子：计算最小值通道的局部标准差，结合大气光值和整体去雾因子ω0，计算局部去雾因子ω(x)。本发明采用整体与局部相结合的方法求解去雾因子，能够根据图像的雾气情况自动调整去雾因子参数，确定最佳的雾气去除程度，能满足各种场景下的自适应去雾需求，复原的图像细节得到很大增强，视觉效果好，方法简单有效。