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    重庆时时彩稳赚技巧定位胆: 一种由计算机执行的图像处理方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410160910.6

    申请日:

    2014.04.21

    公开号:

    CN103971319A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 1/00申请日:20140421|||公开
    IPC分类号: G06T1/00 主分类号: G06T1/00
    申请人: 段然; 李菂
    发明人: 段然; 李菂
    地址: 100101 北京市朝阳区大屯里金泉家园9-805
    优先权: 2013.05.13 CN 201310174062.X
    专利代理机构: 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 代理人: 马佑平
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410160910.6

    授权公告号:

    103971319B||||||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种图像处理方法,将选取的仪器特征矩阵p(i,j);与输入图像的每一帧矩阵数据d(i),计算d(i)和pT(i,j)的卷积作为再卷积矩阵c(i);计算p(i,j)和d(i)的归一化再卷积矩阵c*(i),设定阈值fm,判断c*(i)的每一点是否大于fm,若是则判定此点为数据突变点或者数据远大于背景的数据点,重复上述步骤,直至c*(i)中所有数据点均小于fm;此时获得去除数据突变点和数据远大于背景的数据点后的矩阵数据,记作db(k);计算db(k)和p(i,j)的卷积,记作cb(i);通过Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代方式恢复数据背景;重复上述步骤直到得到收敛结果作为重建后的背景数据。本发明的图像处理方法所获得的图像最大化恢复了图像信息,通过充分利用对仪器和目标的先验知识,实现较大动态范围内的图像还原和特定的信息提取。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种由计算机执行的图像处理方法,其特征在于,包括如下步骤:
    S1、选取仪器特征矩阵p(i,j);
    S2、对于输入图像的每一帧矩阵数据d(i),计算d(i)和pT(i,j)的卷积作为再卷积矩阵c(i);
    S3、当矩阵数据d(i)中不存在背景或者背景b(i)已知,则进入步骤S9;
    S4、计算p(i,j)和d(i)的归一化再卷积矩阵c*(i),

    其中M是d(i)的每一行的矩阵数据元素;
    S5、设定阈值fm,判断c*(i)的每一点是否大于fm,若是则判定此点为数据突变点或者数据远大于背景的数据点,
    计算db(k)=d(k)-p(k,is)fs,减去上述点的数值;
    其中fs满足:

    其中,db(k)是减去数据突变点和数据远大于背景的数据点后的矩阵数据,cb(i)是db(k)和p(i,j)的再卷积矩阵,cs(i;is)是p(i,j)和自身的再卷积矩阵:

    重复上述步骤,直至c*(i)中所有数据点均小于fm;此时获得去除数据突变点和数据远大于背景的数据点后的矩阵数据,记作db(k);
    S6、计算db(k)和p(i,j)的卷积,记作cb(i);
    S7、通过Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代方式恢复数据背景,其中在所述迭代中所设定的上限是所有的数值均大于等于0;
    S8、重复步骤S7直到得到收敛结果作为重建后的背景数据,记作b(1)(i),其中上标1表示迭代1次。
    S9,以b(1)(i)或者是预先知道的背景作为限制条件,利用Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代方式计算真实矩阵数据,记作f(1)(i),其中上标1表示为迭代1次;
    S10,令f(1)(i)满足归一化条件:

    满足归一化条件的f(1)(i)即为恢复后的矩阵数据。

    2.  根据权利要求1的方法,其特征在于,在所述步骤S7中通过如下公式,采用Gauss-Seidel迭代方式恢复数据背景:

    b(1)(i)≥0 。
    其中,f(1)(i)表示第1次迭代后的结果,p1(i,i)是p(i,j)和pT(i,j)相乘的结果。

    3.  根据权利要求1的方法,其特征在于,在所述步骤S7中通过如下公式,采用带有收敛因子的Gauss-Seidel迭代方式恢复数据背景:

    b(1)(i)≥0
    其中,α是收敛因子,是介于0和1之间的数值。

    4.  根据权利要求1的方法,其特征在于,在所述步骤S7中通过如下公式采用Richardson-Lucy迭代方式恢复数据背景:

    b(1)(i)≥0 。

    5.  根据权利要求1的方法,其特征在于,在所述步骤S9中通过如下公式采用Gauss-Seidel迭代方式计算真实矩阵数据:

    f(1)(i)≥b(1)(i) 。

    6.  根据权利要求1的方法,其特征碍于,在所述步骤S9中通过如下公式, 采用带有收敛因子的Gauss-Seidel迭代方式计算真实矩阵数据:

    f(1)(i)≥b(1)(i) 。

    7.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤S9中通过如下公式采用Richardson-Lucy迭代方式计算真实矩阵数据:

    f(1)(i)≥b(1)(i) 。

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    一种 计算机 执行 图像 处理 方法
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