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公开(公告)号：CN111429343B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010267759.1
申请日：2020-04-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种三维数字图像中分支点的快速检测方法，所述方法包括以下步骤：S1、将给定的三维数字图像分成若干子图像并生成对应若干二维最大强度投影图像；S2、将每幅二维最大强度投影图像骨架化并选取骨架上的点作为候选分支点，再通过改进的ray‑shooting模型提取所有候选分支点周围像素强度分布特征；S3、根据所提取的像素强度分布特征利用DBSCAN方法确定候选分支区域的分支数，从而根据确定的分支数得到二维分支点；S4、利用反向映射方法将得到的二维分支点映射到三维数字图像中，从而得到三维数字图像中树状结构的真实三维分支点。本发明能够准确的将三维数字图像中树状结构的分支点检测出来，具有计算成本低、误检率低且检测效率高的特点。
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公开(公告)号：CN104282004A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410304816.3
申请日：2014-06-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展分段自适应直方图均衡化方法，包括以下步骤：步骤1：采用可扩展直方图分段方法对输入的原直方图进行扩展；步骤2：对扩展后的直方图进行均衡化处理，每个均衡化后的子直方图具有与原始直方图相同的长度；步骤3：将步骤2得到的已均衡化子直方图按照下式进行加权混合，获得最终的均衡化直方图Ht(i)；利用该方法采用可扩展直方图分段策略，可实现均衡化后图像灰度重分布到较大的动态范围，有利于暗区域图像的充分增强；运用提出了的自适应直方图均衡化方法，根据图像灰度属性自适应控制灰度均匀分布程度，从而可避免图像的过度增强、欠增强以及不自然的光晕现象产生；整个方法计算速度快，得到了增强效果明显的图像。
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公开(公告)号：CN104182943A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410426264.3
申请日：2014-08-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种融合人眼视觉特性的单幅图像去雾方法，包括以下几个步骤：步骤1：输入雾霾图像，并获取雾霾图像的暗通道图像；步骤2：采用暗原色先验方法估测雾霾图像的大气光照值；步骤3：计算雾霾图像的初始最优大气传输值；步骤4：采用引导滤波器细化，得到细化后的最优大气传输值；步骤5：将步骤4得到的细化后的最优大气传输值、大气光照估测值并结合输入雾霾图像计算得到清晰图像。该方法通过采用融合视觉特性的饱和区域分割、自适应大气传输值计算等方法，实现雾霾图像中每个像素的雾霾精准去除，提高了图像的细节复原效果；该方法不仅能有效的去除雾霾，同时能抑制光晕现象与图像噪声的产生，适用于不同的复杂天气。同时具有计算速度快的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111429343A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010267759.1
申请日：2020-04-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种三维数字图像中分支点的快速检测方法，所述方法包括以下步骤：S1、将给定的三维数字图像分成若干子图像并生成对应若干二维最大强度投影图像；S2、将每幅二维最大强度投影图像骨架化并选取骨架上的点作为候选分支点，再通过改进的ray-shooting模型提取所有候选分支点周围像素强度分布特征；S3、根据所提取的像素强度分布特征利用DBSCAN方法确定候选分支区域的分支数，从而根据确定的分支数得到二维分支点；S4、利用反向映射方法将得到的二维分支点映射到三维数字图像中，从而得到三维数字图像中树状结构的真实三维分支点。本发明能够准确的将三维数字图像中树状结构的分支点检测出来，具有计算成本低、误检率低且检测效率高的特点。
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公开(公告)号：CN104751420A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510100026.8
申请日：2015-03-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于稀疏表示和多目标优化的盲复原方法，包括以下步骤：(1)训练获得稀疏字典D；(2)读入退化图像Y和稀疏字典D；(3)对退化图像Y分块，重构初始化复原图像；(4)构建基于稀疏先验约束的正则化项，求解图像盲复原的目标函数；(5)将图像盲复原目标函数的求解转化为多目标优化问题；(6)将多目标优化问题中的子目标函数转化为以稀疏系数为自变量的函数；(7)初始化多目标粒子群优化算法；(8)基于多目标粒子群算法求得多目标优化问题的非可支配解集；(9)从非可支配解集中选择最优稀疏系数，重构图像，获得复原后的清晰图像。本发明方法简单；复原结果图像准确、清晰；图像复原问题求解的质量高；可有效消除伪像效应，提高图像复原的效果。
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公开(公告)号：CN104282004B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201410304816.3
申请日：2014-06-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展分段自适应直方图均衡化方法，包括以下步骤：步骤1：采用可扩展直方图分段方法对输入的原直方图进行扩展；步骤2：对扩展后的直方图进行均衡化处理，每个均衡化后的子直方图具有与原始直方图相同的长度；步骤3：将步骤2得到的已均衡化子直方图按照下式进行加权混合，获得最终的均衡化直方图Ht(i)；利用该方法采用可扩展直方图分段策略，可实现均衡化后图像灰度重分布到较大的动态范围，有利于暗区域图像的充分增强；运用提出了的自适应直方图均衡化方法，根据图像灰度属性自适应控制灰度均匀分布程度，从而可避免图像的过度增强、欠增强以及不自然的光晕现象产生；整个方法计算速度快，得到了增强效果明显的图像。
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公开(公告)号：CN104751420B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510100026.8
申请日：2015-03-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于稀疏表示和多目标优化的盲复原方法，包括以下步骤：(1)训练获得稀疏字典D；(2)读入退化图像Y和稀疏字典D；(3)对退化图像Y分块，重构初始化复原图像；(4)构建基于稀疏先验约束的正则化项，求解图像盲复原的目标函数；(5)将图像盲复原目标函数的求解转化为多目标优化问题；(6)将多目标优化问题中的子目标函数转化为以稀疏系数为自变量的函数；(7)初始化多目标粒子群优化算法；(8)基于多目标粒子群算法求得多目标优化问题的非可支配解集；(9)从非可支配解集中选择最优稀疏系数，重构图像，获得复原后的清晰图像。本发明方法简单；复原结果图像准确、清晰；图像复原问题求解的质量高；可有效消除伪像效应，提高图像复原的效果。
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公开(公告)号：CN104182943B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201410426264.3
申请日：2014-08-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种融合人眼视觉特性的单幅图像去雾方法，包括以下几个步骤：步骤1：输入雾霾图像，并获取雾霾图像的暗通道图像；步骤2：采用暗原色先验方法估测雾霾图像的大气光照值；步骤3：计算雾霾图像的初始最优大气传输值；步骤4：采用引导滤波器细化，得到细化后的最优大气传输值；步骤5：将步骤4得到的细化后的最优大气传输值、大气光照估测值并结合输入雾霾图像计算得到清晰图像。该方法通过采用融合视觉特性的饱和区域分割、自适应大气传输值计算等方法，实现雾霾图像中每个像素的雾霾精准去除，提高了图像的细节复原效果；该方法不仅能有效的去除雾霾，同时能抑制光晕现象与图像噪声的产生，适用于不同的复杂天气。同时具有计算速度快的优点。
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