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公开(公告)号：CN110599429B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910914991.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种高能X射线图像非盲去模糊方法，首先，获取高能X射线模糊图像，在频域上运用Gibbs抽样动态构造马尔科夫链，得到图像初步的去模糊结果、正则化参数值以及噪声标准差的估计量。利用迭代引导滤波方法对初步的去模糊图像进行噪声去除，并提出一种有效的插值方法对图像中的负值进行填充，抑制图像的振铃效应。然后结合处理后的平滑图像以及估计的正则化参数作为稀疏引导正则项约束的子目标函数的暖启动，获取最终平滑且边缘细节丰富的高能X射线去模糊图像。优点：本发明能够加速高能X射线图像的去模糊进程，并且能够更好地去除图像中的噪声和振铃。
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公开(公告)号：CN112053307A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202011116184.X
申请日：2020-10-19
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种X射线图像线性重建方法，首先获取X射线投影图像，引入基于全变差先验的正则项，构造重建目标函数；引入超先验参数，构造分层贝叶斯模型；运用变量分裂方法，引入分裂变量，分离数据保真项和TV正则项，得到分裂形式下的联合概率密度分布；基于Jefferys先验定义超先验变量，得到各变量的条件分布；迭代更新超先验参数，对含TV正则项的分裂变量的条件分布进行求解；利用正向矩阵的低秩性质，近似待求参数的全条件概率密度分布，计算低秩近似的目标分布得到关于待求参数的闭合解；计算采样样本的均值，对待求参数进行估计。本发明能够有效地解决求解大规模线性逆问题中存在的计算开销大等问题。
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公开(公告)号：CN106215342A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610590527.3
申请日：2016-07-25
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种便携式雾霾清除呼吸装置及其工作方法、雾霾监控管理系统，本便携式雾霾清除呼吸装置包括：呼吸面罩、向呼吸面罩供气的气囊，且该气囊预存有净化空气，以及所述气囊通过一雾霾清除单元补充净化空气；本发明的便携式雾霾清除呼吸装置，经过超声波雾化装置除去空气中的尘埃等大分子物质，再由除雾装置令含雾霾的水滴沉降，除去净化后空气的水汽，达到更好地净化空气的目的，比一般的过滤网装置的空气净化效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112053307B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011116184.X
申请日：2020-10-19
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种X射线图像线性重建方法，首先获取X射线投影图像，引入基于全变差先验的正则项，构造重建目标函数；引入超先验参数，构造分层贝叶斯模型；运用变量分裂方法，引入分裂变量，分离数据保真项和TV正则项，得到分裂形式下的联合概率密度分布；基于Jefferys先验定义超先验变量，得到各变量的条件分布；迭代更新超先验参数，对含TV正则项的分裂变量的条件分布进行求解；利用正向矩阵的低秩性质，近似待求参数的全条件概率密度分布，计算低秩近似的目标分布得到关于待求参数的闭合解；计算采样样本的均值，对待求参数进行估计。本发明能够有效地解决求解大规模线性逆问题中存在的计算开销大等问题。
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公开(公告)号：CN111028168B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201911239919.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种含噪声模糊的高能闪光图像去模糊方法。首先，获取高能闪光模糊图像，建立后验概率模型，在频域上通过Gibbs抽样进行快速去模糊，得到初始的去模糊图像和参数的不确定度。采用差分滤波的方法来抑制振铃伪影。然后通过迭代去噪网络去除梯度域中的噪声，将去噪后的梯度图像作为深度去噪先验复原出最终的清晰图像。其中，去噪网络和迭代次数由MCMC方法估计的噪声参数决定。本发明能够很好地解决MCMC方法运算量大、去噪性能欠缺的问题，在有效抑制振铃和噪声的同时能够保留更加丰富的图像细节信息，明显改善高能闪光图像的复原质量。
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公开(公告)号：CN111028168A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911239919.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种含噪声模糊的高能闪光图像去模糊方法。首先，获取高能闪光模糊图像，建立后验概率模型，在频域上通过Gibbs抽样进行快速去模糊，得到初始的去模糊图像和参数的不确定度。采用差分滤波的方法来抑制振铃伪影。然后通过迭代去噪网络去除梯度域中的噪声，将去噪后的梯度图像作为深度去噪先验复原出最终的清晰图像。其中，去噪网络和迭代次数由MCMC方法估计的噪声参数决定。本发明能够很好地解决MCMC方法运算量大、去噪性能欠缺的问题，在有效抑制振铃和噪声的同时能够保留更加丰富的图像细节信息，明显改善高能闪光图像的复原质量。
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公开(公告)号：CN110599429A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910914991.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种高能X射线图像非盲去模糊方法，首先，获取高能X射线模糊图像，在频域上运用Gibbs抽样动态构造马尔科夫链，得到图像初步的去模糊结果、正则化参数值以及噪声标准差的估计量。利用迭代引导滤波方法对初步的去模糊图像进行噪声去除，并提出一种有效的插值方法对图像中的负值进行填充，抑制图像的振铃效应。然后结合处理后的平滑图像以及估计的正则化参数作为稀疏引导正则项约束的子目标函数的暖启动，获取最终平滑且边缘细节丰富的高能X射线去模糊图像。优点：本发明能够加速高能X射线图像的去模糊进程，并且能够更好地去除图像中的噪声和振铃。
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公开(公告)号：CN107248159A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710660900.2
申请日：2017-08-04
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: G06T7/0008 , G06T3/4053 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/85 , G06T2207/20032 , G06T2207/20164 , G06T2207/30136 , G06T2207/30164 , G06T2207/30208
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的金属工件缺陷检测方法。步骤包括双目相机标定、工件目标提取、工件缺陷检测。在工业生产中，由于生产工序，铸造工艺等问题，使得生产出的工件可能存在缺陷，使用该方法可以在复杂的背景中提取出作为前景的工件目标，进而检测工件缺陷，不受外界环境及目标物体自身因素的影响，具有通用性好，准确度高，实时性好等优点，对航天、军事、工业及安保等各个领域实现机器智能化检测有重要意义。
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