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公开(公告)号：CN110392193A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910516138.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种掩膜板相机的掩膜板。二维掩膜板为两个一维序列的积，每个一维序列均由近完美序列组成；具体地，掩膜板由两个一维序列生成，根据所需的掩膜板长度，每个一维序列都由一个或多个完整的近完美序列组成，两个一维序列分别作为列向量、行向量相乘得到所需的二维掩膜板矩阵。本发明提高了掩膜板相机的成像质量与图像信噪比，实现掩膜板相机高质量成像，拓展了编码成像编码阵列的设计方式，为掩膜板相机高质量成像奠定基础。
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公开(公告)号：CN107330863B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710390337.1
申请日：2017-05-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声估计的图像去噪方法，利用超像素分割根据图像内容将其分为若干同源区域，利用平坦信息更能代表图像噪声污染水平的先验知识，以图像信息熵为依据找出图像中较为平滑的同源区域，并估计平滑区域的噪声标准差，以这些平滑区域的噪声标准差作为整幅图像的噪声水平，达到更加准确估计噪声水平的目的，从而根据噪声水平对非局部均值(NLM)去噪方法进行修正，实现根据噪声程度合理地控制去噪程度，能够自适应地处理带噪图像，使去噪后的图像整体效果较传统的NLM算法大幅度提升，在去噪的同时更好地保留了细节。全过程可实现自动化与自能化，无需人工干预。
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公开(公告)号：CN105513026B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201510953056.3
申请日：2015-12-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图像非局部相似的压缩感知重构方法。本发明将图像非局部相似、低秩矩阵和最小全变分(TV)相结合，充分利用了图像的局部相似性和局部平滑性两种先验，一方面消除了传统方法基于单个图像小块独立处理而导致的块效应和全局结构信息的丢失，另一方面在抑制噪声的同时很好的保持图像的真实细节、减小或移除由不可靠信息产生的虚假细节。本发明实现了图像的高质量压缩感知重构，与一般的基于变换域稀疏或TV约束的重构方法相比，本发明的方法对噪声具有鲁棒性，且能够获得更好的重构质量，在视觉效果和评价指标上都有大幅的提升。
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公开(公告)号：CN106056556B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201610403162.9
申请日：2016-06-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公布了一种块效应抑制的降质模糊图像非盲复原方法。经过低比特率块编码压缩重构后的降质图像边界会出现明显的块效应，常规的图像复原方法往往难以得到理想的复原结果。本发明提出了一种可以实现JPEG高压缩率下的模糊图像复原方法。在全变分(total variation TV)正则化约束的基础上，增加新的抑制块效应的正则化L2范数约束，保证了在复原图像的过程中逐步抑制块效应带来的负面影响。本发明能够得到兼顾消除块效应与保留图像细节的复原效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106525245B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201610955308.0
申请日：2016-11-03
Applicant: 浙江大学 , 江苏宇迪光学股份有限公司
IPC: G01J5/00
Abstract: 本发明涉及红外焦平面阵列成像中的红外图像处理领域，公开了一种基于三梯度阈值的快速时序盲元检测与校正方法。本发明以连续N帧图像作为一个累计周期，将每帧图像与其经过降噪处理的结果进行绝对差分，并对差分图像在水平、竖直和对角三个方向进行梯度阈值检测，找到疑似盲元位置点，然后对连续图像各自的疑似盲元分布进行与运算，得到该累计周期内的确认盲元坐标矩阵，最后通过局部插值替换对各确认位置的盲元进行校正。本发明可有效解决目前常用盲元检测方法精度低、适应性差等缺陷，对图像中的随机和连续盲元都可以很好校正，同时算法复杂度低，运算效率高，是一种可在实际红外系统中实现动态检测和实时处理的实用方法手段。
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公开(公告)号：CN108648162A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810470422.3
申请日：2018-05-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声水平的梯度相关TV因子图像去噪去模糊方法。日常拍摄所获取的图像都有一定程度的降质，即使是对静态目标的稳定成像，其获取图像也包含有像素级的模糊量，且噪声往往不可避免。对带噪模糊图像进行复原操作可以提升图像质量，然而，抑制噪声和去模糊两者间存在矛盾，图像复原时需兼顾两者的平衡。本发明方法提出一种基于总变分正则化的图像去噪去模糊方法，在对图像进行模糊复原的同时，结合Richardson-Lucy算法的特点获取初步去模糊图像，通过若干正则化项进行约束，并利用噪声图像梯度的先验分布特性，对正则化权重因子进行梯度相关的分布式调整处理，能有效地抑制噪声同时保持良好的图像边缘特性，获得较高质量的图像。
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公开(公告)号：CN108492249A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810126621.2
申请日：2018-02-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于小卷积递归神经网络的单帧超分辨重建方法，包括如下步骤：建立线性激活函数的递归卷积神经网络，其输入为图像某个像素点的一块小邻域，输出为该像素位置的对应临时输出结果；利用建立的递归卷积神经网络，输入一张低分辨图像，经过一定次数的迭代，输出最终的超分辨成像结果。本发明相比较现有的基于统计学习的图像超分辨方法，具有几乎可以忽略不计的模型复杂度和计算量，同时内部的参数有着更加明确的物理意义。又因为引入了外部数据辅助对相应的模型参数进行学习，本发明可以取得较好的超分辨重建效果。
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公开(公告)号：CN108322726A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810416938.X
申请日：2018-05-04
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N13/128 , H04N13/239 , H04N5/232
CPC classification number: H04N5/23212
Abstract: 本发明公开了一种基于双摄像头的自动对焦方法，该方法采用仅存在水平方向位移的双目相机在默认的对准平面处获取一对双目图像，采用半全局立体匹配法求解双目图像的视差，使视差分块化，得到初步视差图；采用加权中值滤波法矫正视差，去除视差图中的奇异值，得到最终视差图；在用户选择对焦区域后，采用大画面优先结合近距离优先的对焦策略，提取对焦区域的视差值，由此视差值和双目相机的内外参数，采用三角测距法计算对焦距离，实现一步对焦；本发明提出针对单张图片的大画面优先结合近距离优先的对焦策略，突出画面主体，仅需要单对双目图像即可完成一步对焦；本发明方法计算量小，实时性好，大大提高对焦速度。
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公开(公告)号：CN108182694A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711480559.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于插值的运动估计与自适应视频重建方法。在基于压缩感知的时间超分辨率视频重建过程中，针对样本学习的重建算法，考虑到视频图像重建质量与训练样本紧密相关，提出根据物体运动量大小进行自适应分类重建。本发明方法首先通过像素连续等长的曝光模式获取编码图像，然后利用一种基于编码图像散粒特征的方法分割出运动区域，并使用插值方法快速获取初始视频图像，再由这些初始图像估计出各区域的运动量，最后根据运动量不同选择对应的训练参数进行分类重建。本发明方法能在图像重建之前快速获取场景运动信息，同时提高视频图像重建质量。
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