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龙图腾网获悉江苏惟德智能装备有限公司申请的专利粉体气力输送图像处理方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119941524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411977160.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权粉体气力输送图像处理方法、设备及存储介质是由夏晓春设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本粉体气力输送图像处理方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种粉体气力输送图像处理方法、设备及存储介质，应用在图像处理领域，包括获取进料口物料堆积轮廓的图像和对应的投料文本信息，将所述进料口物料堆积轮廓的图像设为原始轮廓图像；采用自适应对比度增强融合色彩校正算法对所述原始轮廓图像进行预处理，并生成目标轮廓图像；对所述目标轮廓图像添加预设次数的高斯噪声，生成噪声轮廓图像；将所述噪声轮廓图像和所述对应的投料文本信息输入训练完成的轮廓增强神经网络模型，并进行贝叶斯去噪后输出清晰轮廓图像。本申请具有的技术效果是：获得轮廓清楚的物料堆积的图像，看到进料口物料堆积轮廓动态变化过程。

本发明授权粉体气力输送图像处理方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种粉体气力输送图像处理方法，其特征在于：所述方法包括： 获取进料口物料堆积轮廓的图像和对应的投料文本信息，将所述进料口物料堆积轮廓的图像设为原始轮廓图像； 采用自适应对比度增强融合色彩校正算法对所述原始轮廓图像进行预处理，并生成目标轮廓图像； 对所述目标轮廓图像添加预设次数的高斯噪声，生成噪声轮廓图像； 将所述噪声轮廓图像和所述对应的投料文本信息输入训练完成的轮廓增强神经网络模型，并进行贝叶斯去噪后输出清晰轮廓图像； 所述原始轮廓图像为彩色图像，所述原始轮廓图像为RGB形式，所述采用自适应对比度增强融合色彩校正算法对所述原始轮廓图像进行预处理，并生成目标轮廓图像包括： 将RGB形式的原始轮廓图像转换为HSI形式的原始轮廓图像，所述HSI形式的原始轮廓图像包括H通道、S通道和I通道，转换方式包括： ， 其中，R、G、B分别表示RGB形式的原始轮廓图像的R通道、G通道和B通道的数据，H、S、I分别表示转换后的HSI形式的原始轮廓图像的H通道、S通道和I通道的数据； 对所述H通道、S通道和I通道的数据分别进行归一化处理，生成归一化H数组、归一化S数组和归一化I数组，H通道、S通道和I通道的数据归一化的计算方式包括： ， 其中，Hnorm表示所述归一化H数组，Snorm表示所述归一化S数组，Inorm表示所述归一化I数组，Imax表示I通道数据中的最大值； 采用自适应对比度增强算法、色调校正算法以及饱和度增强算法分别对所述归一化I数组、所述归一化H数组和所述归一化S数组进行处理，并分别生成增强I数组、校正H数组和增强S数组； 将所述校正H数组、所述增强S数组和所述增强I数组融合并生成校正HSI图像； 将所述校正HSI图像转换为RGB形式的图像，并生成所述目标轮廓图像，转换方式包括： ， 其中，， ， 其中，R,G,B表示转换后的RGB形式的所述目标轮廓图像的RGB值，R’、G’、B’、C、X和m为中间计算变量，表示所述增强I数组，S’表示所述增强S数组，H’表示所述校正H数组； 所述采用自适应对比度增强算法、色调校正算法以及饱和度增强算法分别对所述归一化I数组、所述归一化H数组和所述归一化S数组进行处理，并分别生成增强I数组、校正H数组和增强S数组包括： 将所述归一化I数组对应的图像按预设的大小划分为若干I通道网格块； 计算每个所述I通道网格块的最小像素值、最大像素值、网格块均值和网格块标准差值； 根据所述最小像素值、最大像素值、网格块均值和网格块标准差值调整所述归一化I数组，并将调整后的I数组设为所述增强I数组，调整的方式包括： ， 其中，表示调整后的第n个像素值，表示所述归一化I数组对应的图像的第n个像素值，Imin表示所述最小像素值，Imax表示最大像素值，L表示像素值的最大范围； 计算所述归一化H数组的预设区域的H通道局部均值和H通道局部标准差值，以及所述归一化H数组全局的H通道全局均值和H通道全局标准差值； 根据所述H通道局部均值、H通道局部标准差值、H通道全局均值和H通道全局标准差值校正所述归一化H数组，将校正后的H数组设为所述校正H数组，校正的方式包括： ， 其中，表示所述校正H数组第n个值，表示所述归一化H数组第n个值，表示H通道局部均值，表示H通道局部标准差值，表示H通道全局标准差值，表示H通道全局均值； 计算所述归一化S数组的预设区域的S通道局部均值和S通道局部标准差值； 根据所述S通道局部均值和S通道局部标准差值调整所述归一化S数组，将调整后的S数组设为所述增强S数组，调整的方式包括： ， 其中，α和β表示自适应调整参数，表示所述增强S数组第n个值，表示所述归一化S数组第n个值，表示S通道局部均值，表示S通道局部标准差值。

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