| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | Automatic image sharpening using entropy-based blur radius | US13250989 | 2011-09-30 | US08655096B2 | 2014-02-18 | Richard E. Crandall; Jason Alexis Klivington; Rudolph van der Merwe |
| Systems, methods and computer program products are disclosed for automatic image sharpening. Automatic image sharpening techniques are disclosed that automatically bring a blurred image into focus. Techniques for reducing edge ringing in sharpened images are also disclosed. According to implementations, a computer-implemented method includes determining a normalized entropy of a first image, calculating a correlation target based on the normalized entropy, automatically determining a blur radius of a de-convolution kernel that causes a cosine of a first radial power spectrum of the kernel and a second radial power spectrum of a reconstruction of the first image to approximate the correlation target and generating a second image based on the blur radius. | ||||||
| 2 | Calculating shadow from area light sources using a spatially varying blur radius | US11741554 | 2007-04-27 | US07817823B1 | 2010-10-19 | Daniel O'Donnell |
| Shadows from physical lights have a penumbra region, in which the light is only partially hidden from the shadow acceptor. The intensity of light in this region may be calculated using an approximation of the amount of light visible. For example a fragment or pixel shader program execution on a GPU may generate a shadow from a light source using the light intensities for each pixel being rendered. Per-pixel shadow density information may be projected from the shadow caster onto the shadow acceptor. A penumbra map may contain both depth information and light attenuation information for the shadow acceptor. This information may be blurred using a fragment or pixel shader on a GPU to determine an average shadow density for a pixel being rendered. | ||||||
| 3 | 基于高斯模糊的纺织物缺陷程度评估方法、装置及系统 | CN202211169171.8 | 2022-09-26 | CN115272303B | 2023-03-10 | 苏宜刚 |
| 本发明公开了一种基于高斯模糊的纺织物缺陷程度评估方法、装置及系统，涉及图像处理领域，包括获得待检测织物灰度图像；根据高斯模糊函数获得模糊半径对应的模糊核；将灰度图像划分为多个与模糊核大小相同的区域并与模糊核相乘分别得到各模糊区域；将各模糊区域的中心的像素值组成模糊矩阵，计算模糊矩阵的灰度共生矩阵的熵及对比度，得到模糊半径对应的缺陷程度评估指标；计算模糊半径增大后的缺陷程度评估指标，直至模糊半径增大前后缺陷程度评估指标的差值小于预设第一阈值；对待检测织物的表面缺陷程度进行评估。 | ||||||
| 4 | 基于高斯模糊的纺织物缺陷程度评估方法、装置及系统 | CN202211169171.8 | 2022-09-26 | CN115272303A | 2022-11-01 | 苏宜刚 |
| 本发明公开了一种基于高斯模糊的纺织物缺陷程度评估方法、装置及系统，涉及图像处理领域，包括获得待检测织物灰度图像；根据高斯模糊函数获得模糊半径对应的模糊核；将灰度图像划分为多个与模糊核大小相同的区域并与模糊核相乘分别得到各模糊区域；将各模糊区域的中心的像素值组成模糊矩阵，计算模糊矩阵的灰度共生矩阵的熵及对比度，得到模糊半径对应的缺陷程度评估指标；计算模糊半径增大后的缺陷程度评估指标，直至模糊半径增大前后缺陷程度评估指标的差值小于预设第一阈值；对待检测织物的表面缺陷程度进行评估。 | ||||||
| 5 | 一种去失焦模糊的方法、系统和存储设备 | CN202210523387.3 | 2022-05-13 | CN115035039A | 2022-09-09 | 黄宗荣; 郑敏忠; 林大甲 |
| 本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种去失焦模糊的方法、系统和存储设备。所述一种去失焦模糊的方法，包括步骤：获取目标失焦模糊图像；对所述目标失焦模糊图像进行区域分割；计算每个区域梯度图并用双向搜索方法求得模糊半径；根据所述模糊半径对每个区域使用维纳滤波进行去模糊操作；将去模糊后的每个区域图像进行拼接融合得最终的图像。通过该方法，对于远近不同的物体，即便是模糊量较大，因会先对图像进行区域分割，对每个区域都计算模糊半径，再使用该半径构建维纳滤波去模糊，这样使得针对每个区域都可以进行针对性的去模糊，如此无论模糊量是多大，通过该方法处理后，最后都可以得到清晰的图像。 | ||||||
| 6 | 影像处理系统及方法 | CN201110138165.1 | 2011-05-26 | CN102158730A | 2011-08-17 | 朱逸斐; 洪初阳; 张国峰 |
| 一种影像处理系统及方法。利用试算去模糊基准色彩通道影像与其它原始色彩通道影像间的失焦模糊函数所对应的模糊半径值可得到多个目标模糊半径值。依据各个目标模糊半径值分别对与其对应的原始色彩通道影像执行去模糊运算以得到多个去模糊色彩通道影像。合成去模糊基准色彩通道影像与上述去模糊色彩通道影像即可得到一模糊校准影像。可解决因色散所引起的影像失焦问题。 | ||||||
| 7 | 影像处理系统及方法 | CN201110138165.1 | 2011-05-26 | CN102158730B | 2014-04-02 | 朱逸斐; 洪初阳; 张国峰 |
| 一种影像处理系统及方法。利用试算去模糊基准色彩通道影像与其它原始色彩通道影像间的失焦模糊函数所对应的模糊半径值可得到多个目标模糊半径值。依据各个目标模糊半径值分别对与其对应的原始色彩通道影像执行去模糊运算以得到多个去模糊色彩通道影像。合成去模糊基准色彩通道影像与上述去模糊色彩通道影像即可得到一模糊校准影像。可解决因色散所引起的影像失焦问题。 | ||||||
| 8 | 一种图像处理方法及装置 | CN201810266817.1 | 2018-03-28 | CN108564541B | 2022-04-15 | 宋培培; 李涛 |
| 本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，其中，该方法包括：在接收到图像模糊处理请求后，获取待图像模糊处理的目标图像；对该目标图像进行区域划分处理，得到多个待图像模糊处理的图像子块；分别确定划分得到的各图像子块各自对应的模糊半径；针对每个图像子块，根据该图像子块的模糊半径，分别对该图像子块进行图像模糊处理，得到模糊处理后的目标图像。本申请实施例中，采用对目标图像进行分区模糊处理的方式，同时，针对不同的图像子块采用对应的模糊半径进行模糊处理，这样使得图像模糊更具有针对性，提升了模糊后的目标图像的层次感，满足用户的多样化图像模糊处理需求，提高用户使用体验。 | ||||||
| 9 | 一种图像处理方法及装置 | CN201810266817.1 | 2018-03-28 | CN108564541A | 2018-09-21 | 宋培培; 李涛 |
| 本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，其中，该方法包括：在接收到图像模糊处理请求后，获取待图像模糊处理的目标图像；对该目标图像进行区域划分处理，得到多个待图像模糊处理的图像子块；分别确定划分得到的各图像子块各自对应的模糊半径；针对每个图像子块，根据该图像子块的模糊半径，分别对该图像子块进行图像模糊处理，得到模糊处理后的目标图像。本申请实施例中，采用对目标图像进行分区模糊处理的方式，同时，针对不同的图像子块采用对应的模糊半径进行模糊处理，这样使得图像模糊更具有针对性，提升了模糊后的目标图像的层次感，满足用户的多样化图像模糊处理需求，提高用户使用体验。 | ||||||
| 10 | 一种利用高斯模糊实现模糊动画的方法及装置 | CN201610681302.9 | 2016-08-17 | CN106339983A | 2017-01-18 | 姜恒 |
| 本发明实施例提供一种利用高斯模糊实现模糊动画的方法及装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：根据原始图像的分辨率和为原始图像设定的每次高斯模糊处理的模糊半径确定对应的中间分辨率和中间分辨率对应的模糊半径，根据最大的中间分辨率预先分配最大图像缓存空间，在每次高斯模糊处理时，将原始图像缩小处理得到中间图像并将中间图像存入最大图像缓存空间，其中中间图像的分辨率对应为中间分辨率，根据中间分辨率对应的模糊半径对中间图像进行高斯模糊处理得到结果图像，将每次高斯模糊处理得到的结果图像放大至原始图像的尺寸大小得到模糊图像，并在每次高斯模糊处理后显示所述模糊图像而得到模糊动画。 | ||||||
| 11 | 视频去运动模糊方法、装置、终端设备及可读存储介质 | CN202111200936.5 | 2021-10-15 | CN113643217B | 2022-03-29 | 周斌; 丁明; 许洁斌; 陈永辉 |
| 本发明公开了一种视频去运动模糊方法、装置、终端设备及可读存储介质，该方法包括对待处理的视频进行解码，提取解码后的视频帧的特征点，利用KNN算法对特征点进行特征匹配；根据特征匹配结果，利用循环迭代算法计算目标匹配点集；根据目标匹配点集计算相机的移动角度，并确定模糊半径的初始值；利用初始值及移动角度计算对应的运动模糊核，计算根据运动模糊核得到的还原图片的模糊度；重复计算运动模糊核，当模糊半径小于或等于第一预设阈值时，将模糊半径增加预设值后代入计算；当模糊半径大于所述第一预设阈值时，输出最小的模糊度所对应的还原图片。本发明能够较快处理视频帧，并达到较好的去运动模糊效果，具有成本低、操作简单的优点。 | ||||||
| 12 | 视频去运动模糊方法、装置、终端设备及可读存储介质 | CN202111200936.5 | 2021-10-15 | CN113643217A | 2021-11-12 | 周斌; 丁明; 许洁斌; 陈永辉 |
| 本发明公开了一种视频去运动模糊方法、装置、终端设备及可读存储介质，该方法包括对待处理的视频进行解码，提取解码后的视频帧的特征点，利用KNN算法对特征点进行特征匹配；根据特征匹配结果，利用循环迭代算法计算目标匹配点集；根据目标匹配点集计算相机的移动角度，并确定模糊半径的初始值；利用初始值及移动角度计算对应的运动模糊核，计算根据运动模糊核得到的还原图片的模糊度；重复计算运动模糊核，当模糊半径小于或等于第一预设阈值时，将模糊半径增加预设值后代入计算；当模糊半径大于所述第一预设阈值时，输出最小的模糊度所对应的还原图片。本发明能够较快处理视频帧，并达到较好的去运动模糊效果，具有成本低、操作简单的优点。 | ||||||
| 13 | 一种图像去模糊方法及装置 | CN201410719427.7 | 2014-12-02 | CN104331871A | 2015-02-04 | 徐汀荣; 兰溪 |
| 本申请公开了一种图像去模糊方法及装置，方法包括：对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像，判断所述模糊区域图像的模糊类型，若所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊，则利用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径，若所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊，则利用基于倒谱分析的运动模糊参数估计算法来确定模糊方向和模糊尺度，将估计的参数带入经典图像复原算法中，得到复原图像。本申请先确定图像出现模糊的区域，然后根据模糊类型不同选用不同的方法来进行复原时所必须的参数的估计，最后进行图像复原，能够准确进行车牌识别。 | ||||||
| 14 | 一种图像去模糊方法及装置 | CN201410719427.7 | 2014-12-02 | CN104331871B | 2018-06-01 | 徐汀荣; 兰溪 |
| 本申请公开了一种图像去模糊方法及装置，方法包括：对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像，判断所述模糊区域图像的模糊类型，若所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊，则利用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径，若所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊，则利用基于倒谱分析的运动模糊参数估计算法来确定模糊方向和模糊尺度，将估计的参数带入经典图像复原算法中，得到复原图像。本申请先确定图像出现模糊的区域，然后根据模糊类型不同选用不同的方法来进行复原时所必须的参数的估计，最后进行图像复原，能够准确进行车牌识别。 | ||||||
| 15 | 一种沿模糊路径的比例式像素提取方法 | CN201910558377.1 | 2019-06-26 | CN110349100B | 2022-08-12 | 贾方秀; 李雨辰; 许鹏飞; 曹阳; 郭闯 |
| 本发明公开了一种沿模糊路径的比例式像素提取方法，首先输入一幅模糊图像，在模糊图像上，利用八分之一画圆法，在0≤x≤y的八分之一圆弧上取到八分之一模糊像素序列，获得半径为r的八分之一圆上一系列的M点组成的序列，将一系列的M点组成的序列利用镜像旋转坐标变换得到半径为r的整个圆周上的M点组成的序列，得到所有半径的模糊像素序列，通过一维平移运动模糊复原的方法对模糊像素序列进行图像复原，改变半径r，对所有不同半径的像素序列进行一维图像复原，得到所有半径的复原像素序列，将所有半径的复原像素序列沿上述流程的逆过程得到回填的坐标对应关系，按照该对应关系将复原像素序列进行回填，即可得到复原后的清晰图像。 | ||||||
| 16 | 一种沿模糊路径的比例式像素提取方法 | CN201910558377.1 | 2019-06-26 | CN110349100A | 2019-10-18 | 贾方秀; 李雨辰; 许鹏飞; 曹阳; 郭闯 |
| 本发明公开了一种沿模糊路径的比例式像素提取方法，首先输入一幅模糊图像，在模糊图像上，利用八分之一画圆法，在0≤x≤y的八分之一圆弧上取到八分之一模糊像素序列，获得半径为r的八分之一圆上一系列的M点组成的序列，将一系列的M点组成的序列利用镜像旋转坐标变换得到半径为r的整个圆周上的M点组成的序列，得到所有半径的模糊像素序列，通过一维平移运动模糊复原的方法对模糊像素序列进行图像复原，改变半径r，对所有不同半径的像素序列进行一维图像复原，得到所有半径的复原像素序列，将所有半径的复原像素序列沿上述流程的逆过程得到回填的坐标对应关系，按照该对应关系将复原像素序列进行回填，即可得到复原后的清晰图像。 | ||||||
| 17 | 图像处理方法、装置及存储介质 | CN202210425237.9 | 2022-04-21 | CN116977155A | 2023-10-31 | 张阳阳; 陈妹雅; 何丕尧; 江浩; 刘阳晨旭; 饶强; 尹双双 |
| 本公开涉及一种图像处理方法、装置及存储介质，方法包括：确定原始图像中像素所对应的模糊半径；根据原始图像中像素的像素值以及像素所对应的模糊半径，确定模糊图像；根据模糊图像以及原始图像，得到原始图像的虚化图像，由于模糊图像是根据原始图像中像素的像素值和该像素对应的模糊半径并行处理得到的图像所确定的，进而可以快速实现根据模糊图像和原始图像对原始图像的模糊，提高获取原始图像的虚化图像的效率。 | ||||||
| 18 | 图像模糊动效实现方法、装置、电子设备及存储介质 | CN201910545197.X | 2019-06-21 | CN110335223B | 2022-08-05 | 张奡 |
| 本发明公开了一种图像模糊动效实现方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取原图A0；基于A0，生成N个模糊半径递增的模糊图像{A1,…,AN}；按照模糊半径大的图像位于模糊半径小的图像上方的设置顺序，对A0,A1,…,AN进行重叠设置，按照该设置顺序，依次将AN,…,A1的透明度由0调节至100％形成模糊动效。可见，本发明实施例中，将模糊图像和原图进行重叠设置，依次调节各模糊图像的透明度，通过透明度变化补帧的方式形成模糊动效。与现有技术相比，本发明实施例中，只需少量模糊图像就可以实现模糊动效，降低了图像处理的数量，使得整个过程的耗时较短。 | ||||||
| 19 | 图像模糊动效实现方法、装置、电子设备及存储介质 | CN201910545197.X | 2019-06-21 | CN110335223A | 2019-10-15 | 张奡 |
| 本发明公开了一种图像模糊动效实现方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取原图A0；基于A0，生成N个模糊半径递增的模糊图像{A1,…,AN}；按照模糊半径大的图像位于模糊半径小的图像上方的设置顺序，对A0,A1,…,AN进行重叠设置，按照该设置顺序，依次将AN,…,A1的透明度由0调节至100％形成模糊动效。可见，本发明实施例中，将模糊图像和原图进行重叠设置，依次调节各模糊图像的透明度，通过透明度变化补帧的方式形成模糊动效。与现有技术相比，本发明实施例中，只需少量模糊图像就可以实现模糊动效，降低了图像处理的数量，使得整个过程的耗时较短。 | ||||||
| 20 | 一种渐进模糊动画的实现方法 | CN201410789484.2 | 2014-12-17 | CN104537697A | 2015-04-22 | 邓裕强; 黄爱华; 邓伟明; 陶冶刚 |
| 本发明提供了一种渐进模糊动画的实现方法，所述方法包括：先将动画划分为T个阶段，其包含T+1个阶段的关键帧；预设动画关键帧图像的最大模糊半径为R；根据模糊半径r＝i·R/T公式，模糊处理得出第i、i+1个关键帧模糊图像；求过渡帧图像处于第i个分界点与第i+1分界点之间的进度p＝(r-i·R/T)/(R/T)，将第i+1个分界点的关键帧模糊图像以进度p作为不透明度，混合到第i个分界点的关键帧模糊图像上，得出过渡帧模糊图像；将各分界点的关键帧模糊图像与分界点间的过渡帧模糊图像依次呈现，得出渐进模糊动画。简化了动画过程中的帧图像模糊处理过程，动画展现效果流畅。 | ||||||
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