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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法和內(nèi)窺鏡，內(nèi)窺鏡包括至少兩種預(yù)設(shè)光源，各預(yù)設(shè)光源發(fā)出單一預(yù)設(shè)色溫的光照，內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法包括：獲取內(nèi)窺鏡在至少兩種預(yù)設(shè)光源下的混合色溫采集圖像；將混合色溫采集圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種復(fù)雜天氣下高速公路交通圖像增強方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比解決了圖像恢復(fù)質(zhì)量差和性能不穩(wěn)定的缺陷。本發(fā)明包括以下步驟：獲取高速公路惡劣天氣下的退化圖像；計算退化圖像的衰減系數(shù)；基于衰減系數(shù)計算退化圖像的細節(jié)層；增強退化圖像的細節(jié)層；交...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種煙葉中葉綠素和類胡蘿卜素含量的非破壞性檢測方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先構(gòu)建標準化圖像采集環(huán)境，通過工業(yè)面陣相機獲取RGB圖像；隨后利用HSV色彩空間進行閾值分割、輪廓提取和旋轉(zhuǎn)校正，獲取標準化葉片圖像；接著構(gòu)建雙...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺陷檢測模型的訓(xùn)練方法、缺陷檢測方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：采用初始教師模型對樣本工業(yè)圖像進行逐層特征提取，得到多層次樣本第一特征圖；采用逐層融合模塊對多層次樣本第一特征圖進行逐層下采樣及融合，得到多階段融合特征圖；采用初始...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法,所述方法包括：獲取肺部CT圖像，并對肺部CT圖像進行預(yù)處理；對肺部CT圖像通過預(yù)設(shè)三維模型進行三維重建，獲取肺部區(qū)域的三維空間模型；基于肺部CT圖像，通過預(yù)設(shè)病灶檢測模型，獲取病灶...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像重建與多模態(tài)融合的福壽螺卵智能檢測方法，對采集的包含福壽螺卵的可見光圖像和紅外圖像進行圖像重構(gòu)，獲取可見光重構(gòu)特征和紅外重構(gòu)特征；對可見光圖像和紅外圖像進行多尺度特征提取，得到可見光多尺度特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機器視覺的光纖熔接質(zhì)量檢測方法，其方法包括：獲取光纖熔接過程視頻中光纖的邊緣熔接圖像序列；根據(jù)光纖邊緣熔接圖像序列上單側(cè)光纖的光流場的規(guī)則程度，計算目標圖像的單側(cè)光纖對接軌道偏移程度；根據(jù)光纖的邊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的晶體表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先在晶體訓(xùn)練圖像中，綜合所有晶體分塊圖像的缺陷綜合形態(tài)度量，獲取晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點程度；根據(jù)每個晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點程度，對晶體訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小程序端傷口圖像智能分析方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)小程序端設(shè)定的圖像獲取端口與輔助端；本發(fā)明通過設(shè)定圖像獲取端口與輔助端，構(gòu)建不同網(wǎng)絡(luò)下的圖像擴散模型，輸出的圖像影響分析值可以量化網(wǎng)絡(luò)因素對圖像分析的影響程度，結(jié)合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種融合樹冠邊界約束的林木單體分割與優(yōu)化方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì)，包括：對原始機載激光雷達點云進行歸一化和地面點濾波處理，得到預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)；根據(jù)所述預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)，采用超體素分割算法對數(shù)據(jù)中的樹...
								
        
							
        
							
						
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								      基于精英自適應(yīng)霧凇算法的玉米發(fā)芽圖像分割方法。涉及農(nóng)業(yè)種子檢測和圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于精英自適應(yīng)霧凇算法的玉米發(fā)芽圖像分割技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在霧凇優(yōu)化算法中引入雙自適應(yīng)權(quán)重機制和精英重選策略，增強算法的收斂能力，并結(jié)合Kapur熵對玉...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)影像閾值分割預(yù)處理方法，將影像統(tǒng)一到標準空間，并進行像素值映射、重采樣生成高低頻子帶，對高頻子帶軟閾值去噪、低頻子帶增強對比度后融合；對影像質(zhì)量評估并添加標簽，構(gòu)建優(yōu)化的VGGnet框架，生成噪聲對抗網(wǎng)絡(luò)進...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維醫(yī)學(xué)影像與機器人系統(tǒng)配準的方法，針對性處理金屬干擾的措施，確保了即使存在非目標金屬干擾的情況下，也能準確識別配準小球的位置。這不僅提高了配準小球的識別精度，而且保證了配準過程的可靠性和準確性，使得機器人系統(tǒng)能夠在手術(shù)前更...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了缺口位置葉型輪廓度取點裝置、系統(tǒng)及方法，包括：通過漸進式空間配準將實測點云與理論模型對齊，進行初始粗配準，并基于曲率敏感分析動態(tài)調(diào)整均方根誤差閾值和曲率變化率閾值實現(xiàn)自適應(yīng)分段打斷控制；構(gòu)建三維哈希映射引擎存儲原始點云數(shù)據(jù)，結(jié)合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了內(nèi)窺鏡圖像成像方法和內(nèi)窺鏡，內(nèi)窺鏡圖像成像方法包括：獲取內(nèi)窺鏡的實時采集圖像和內(nèi)窺鏡的光源參數(shù)；基于內(nèi)窺鏡的光源參數(shù)在實時采集圖像中定位目標光斑；對目標光斑所在的目標區(qū)域的鏡面反射分量進行抑制，得到內(nèi)窺鏡成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、顏色表提取方法及系統(tǒng)，屬于計算機圖像處理和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取單幅標量場可視化圖像；將單幅標量場可視化圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，所述顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入的圖像進行...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種人臉交換方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，本方案通過預(yù)設(shè)人臉保真網(wǎng)絡(luò)模塊可以有效引入身份嵌入特征以便于進行人臉交換，提高了人臉交換的準確性；并且，通過風(fēng)格統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)模塊保證替換人臉的風(fēng)格和源圖像模板保持一致，從而在不需要格外訓(xùn)練情況...
								
        
							
        
							
						
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								      一種物理基模型多部位高清擴散磁共振成像方法，涉及多激發(fā)平面回波擴散磁共振成像方法。包括步驟：1）獲取多激發(fā)平面回波序列采集的待重建擴散磁共振成像的k空間數(shù)據(jù)；2）設(shè)計基于局部光滑相位的雙向一維低秩重建模型；3）使用物理擴散模型生成數(shù)據(jù)；4）...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)學(xué)習(xí)的偏好優(yōu)化增強三維面部生成方法和系統(tǒng)，屬于三維說話人面部生成領(lǐng)域。獲取包含情感標簽的第一數(shù)據(jù)集和不包含情感標簽的第二數(shù)據(jù)集；以課程學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練一個引入時序感知混合專家機制和情感控制機制的面部生成擴散模型，先以第二數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于生成式模型的心血管圖譜計算和可視化系統(tǒng)，屬于生物醫(yī)學(xué)工程與計算機視覺技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生成式模型訓(xùn)練模塊、心血管圖譜計算模塊、可視化模塊和系統(tǒng)控制模塊。本發(fā)明采用上述的基于生成式模型的心血管...
								
        
							
        
							
						
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