图像融合方法、电子设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN117635457A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311639916.7

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种图像融合方法、电子设备和计算机可读存储介质,属于图像处理技术领域,该图像融合方法,包括:提供同源的多张待处理图像,构建每一待处理图像的高斯金字塔;计算高斯金字塔每一层中像素点的预设邻域内的对比度和亮度强度,进行归一化处理,得到不同层的对比度权重和亮度权重;融合同一层下的对比度权重和亮度权重,得到融合权重,后按照预设比例融合不同层的融合权重,获得权重融合图,基于权重融合图将多张待处理图像进行加权融合。将高斯金字塔各层的对比度作为局部特征来计算融合权重,保证最终图像的通透性,将对比度权重和亮度权重进行融合,可以在极端亮度下控制融合的比重,同时保证对比度和亮度。

    一种前景提取方法及装置、可读存储介质

    公开(公告)号:CN111145210B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN201911328264.9

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 本发明提供一种前景提取方法及装置、可读存储介质,方法包括:获取第一带噪图像以及第一背景图像;其中,所述第一带噪图像包含待提取前景和噪声,所述第一背景图像不包含所述待提取前景和噪声;获取所述第一带噪图像和所述第一背景图像的残差图像,作为第一残差图像;对所述第一残差图像进行小波分解与重建,得到滤波图像,作为第一滤波图像;将所述第一滤波图像进行二值化,得到第一二值化图像,利用基于密度的聚类算法从所述第一二值化图像中提取所述待提取前景的区域,得到第一前景图像,并对所述第一前景图像进行形态学操作处理。本发明的方案可以解决在有噪声存在的情况下,前景提取容易出现误判且实时性不佳的问题。

    图像锐化装置及方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114612344B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202210325532.7

    申请日:2022-03-29

    Abstract: 本发明提供了一种图像锐化装置及方法,包括:计算待处理RGB图像的亮度域;根据亮度域获取图像的平坦区域噪声,通过亮度域与平坦区域噪声得到第一亮度数据基础层;将其划分为高频细节、中频细节和低频细节,对中频细节和高频细节均进行抑制,得到第二亮度数据基础层;提取第二亮度数据基础层的低频细节并增强,以得到低频细节的锐化处理结果;增强中频细节和高频细节,其中:中频细节和高频细节中的正向细节和负向细节均进行不同强度的映射,得到中频细节和高频细节的锐化处理结果;将平坦区域噪声、低频细节的锐化处理结果以及中频细节和高频细节的锐化处理结果进行合并,得到图像在亮度域上的锐化结果,并将锐化结果映射到RGB域。

    视频图像降噪方法、系统及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117651225A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311695572.1

    申请日:2023-12-11

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种视频图像降噪方法、系统及可读存储介质,视频图像降噪方法包括:对上一帧图像进行下采样,得到第一参考图像;对所述第一参考图像和当前帧图像分别进行降噪;对降噪后的第一参考图像进行上采样,得到第二参考图像;分析所述第二参考图像和所述当前帧图像之间的特征信息;根据所述特征信息对所述第二参考图像和所述当前帧图像进行融合得到所述当前帧图像的最终降噪图像。本发明通过融合当前帧图像和上一帧图像下采样的降噪结果,能够使用较小的降噪窗去除图像静止平坦区域的低频噪声,并且保留了图像的纹理和运动细节,相对其它方法,本发明能够在较低的实现成本下最大程度的去除低频色噪。

    坏点检测及校正装置
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110891172B

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN201911418162.6

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本发明提供了一种坏点检测及校正装置,包括:数据输入单元、增益补偿单元、坏点检测强度单元、多个坏点检测单元、坏点检测融合单元和校正单元;所述数据输入单元用于输入图像信息;所述增益补偿单元用于多个通道的增益补偿;所述坏点检测强度单元用于输送逻辑值为0或者1的控制参数;所述坏点检测单元接收所述控制参数并且检测增益补偿后的图像数据是否有坏点;所述坏点检测融合单元将多个所述坏点检测单元的检测结果进行融合并输出坏点信息;所述校正单元对所述坏点信息进行校正。在本发明提供的坏点检测及校正装置中,图像中的静态坏点和动态坏点在单一坏点和双坏点簇两种情形下的坏点检测和校正功能。

    图像处理方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111667446A

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN202010485320.6

    申请日:2020-06-01

    Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法,包括:图像获取单元获取可见光图像与近红外图像;图像预处理单元补充所述可见光图像的颜色和亮度,以得到RGB图像,以及矫正所述近红外图像的亮度,以得到NIR图像;图像融合单元对所述RGB图像和所述NIR图像进行融合;图像输出单元输出融合后的图形。本发明通过对获取的可见光图像与近红外图像进行融合处理,充分利用可见光和近红外图像各自的特点,使得在低照条件下最大程度地获得亮度均匀、纹理清晰、信噪比高以及颜色真实的图像。

    图像处理方法
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111667446B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202010485320.6

    申请日:2020-06-01

    Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法,包括:图像获取单元获取可见光图像与近红外图像;图像预处理单元补充所述可见光图像的颜色和亮度,以得到RGB图像,以及矫正所述近红外图像的亮度,以得到NIR图像;图像融合单元对所述RGB图像和所述NIR图像进行融合;图像输出单元输出融合后的图形。本发明通过对获取的可见光图像与近红外图像进行融合处理,充分利用可见光和近红外图像各自的特点,使得在低照条件下最大程度地获得亮度均匀、纹理清晰、信噪比高以及颜色真实的图像。

    基于直方图均衡的图像增强方法

    公开(公告)号:CN111583162B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202010378155.4

    申请日:2020-05-07

    Abstract: 本发明提供了一种基于直方图均衡的图像增强方法,包括:图像输入单元输入图像;全局直方图均衡单元对所述图像进行全局均衡处理,并得到第一图像;局部直方图均衡单元对所述图像进行局部均衡处理,并得到第二图像;场景相似性单元计算出所述第一图像所占的权重和所述第二图像所占的权重;图像输出单元根据所述第一图像所占的权重和所述第二图像所占的权重将所述第一图像和所述第二图像融合,以得到增强的图像。在本发明中,对输入的图形进行处理,增强了图像的对比度、能保持图像细节,同时使得图像具有良好的整体亮度。

    图像去马赛克的方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116366996A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202211729844.0

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本发明提供了一种图像去马赛克的装置及方法,包括:输入Bayer格式的待处理图像;将红色域、绿色域和蓝色域数据分别映射到Log域,并进行增益处理;对增益处理后的绿色域数据初始化;根据绿色域初始值对红色域数据进行初始化;计算红色域初始值和绿色域初始值的第一相似度,计算红色域初始值和绿色域初始值的第一残差;根据绿色域初始值对蓝色域数据进行初始化;计算蓝色域初始值和绿色域初始值的第二相似度,计算蓝色域初始值和绿色域初始值的第二残差;根据绿色域初始值、第一相似度和第二相似度计算最终的绿色域数据;通过最终的绿色域数据、第一残差和第二残差计算最终的红色域数据和最终的蓝色域数据;变换成RGB图像。

    坏点检测及校正装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110891172A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911418162.6

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本发明提供了一种坏点检测及校正装置,包括:数据输入单元、增益补偿单元、坏点检测强度单元、多个坏点检测单元、坏点检测融合单元和校正单元;所述数据输入单元用于输入图像信息;所述增益补偿单元用于多个通道的增益补偿;所述坏点检测强度单元用于输送逻辑值为0或者1的控制参数;所述坏点检测单元接收所述控制参数并且检测增益补偿后的图像数据是否有坏点;所述坏点检测融合单元将多个所述坏点检测单元的检测结果进行融合并输出坏点信息;所述校正单元对所述坏点信息进行校正。在本发明提供的坏点检测及校正装置中,图像中的静态坏点和动态坏点在单一坏点和双坏点簇两种情形下的坏点检测和校正功能。

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