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      • 基于多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡的圖像超分辨率重建方法,屬于圖像處理技術領域,解決了現(xiàn)有的方法難以兼顧計算成本、模型復雜度和高分辨率圖像重建質(zhì)量的問題。低分辨率圖像輸入多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡進行處理,輸出高分辨率圖像;所述的多尺度大核蒸餾注意...
      • 本發(fā)明涉及多光譜圖像融合技術領域,提供一種基于空間光譜差異先驗引導的多光譜圖像融合方法及系統(tǒng),方法包括對LRMS圖像進行上采樣并與全色圖像逐波段相減及拼接,獲得空間差異輸入特征圖;通過空間差異先驗引導分支提取多尺度空間特征圖;將上采樣LRM...
      • 本發(fā)明提出了基于頻域信息過濾的磁粒子成像分辨率提升方法及系統(tǒng),涉及磁粒子成像技術領域。包括將原始磁粒子成像數(shù)據(jù)輸入至Transformer模型中,通過編碼器中的融合頻域判別前饋網(wǎng)絡模塊選擇性過濾磁粒子成像數(shù)據(jù)中的頻域信息,得到編碼器的輸出;...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,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設光源,各預設光源發(fā)出單一預設色溫的光照,內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法包括:獲取內(nèi)窺鏡在至少兩種預設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先訓練好...
      • 本發(fā)明涉及一種復雜天氣下高速公路交通圖像增強方法,與現(xiàn)有技術相比解決了圖像恢復質(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...
      • 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)處理技術領域,本發(fā)明首先構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;接著構建雙...
      • 本發(fā)明提供一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法、裝置及設備,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...
      • 本申請公開了一種基于醫(yī)學影像特征的間質(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圖像進行預處理;對肺部CT圖像通過預設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,通過預設病灶檢測模型,獲取病灶...
      • 本發(fā)明涉及目標檢測技術領域,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,獲取可見光重構特征和紅外重構特征;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...
      • 本發(fā)明屬于圖像處理技術領域,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...
      • 本發(fā)明涉及晶體圖像檢測技術領域,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,獲取晶體訓練圖像的整體缺陷斑點程度;根據(jù)每個晶體訓練圖像的整體缺陷斑點程度,對晶體訓練...
      • 本發(fā)明公開了一種小程序端傷口圖像智能分析方法,涉及圖像識別技術領域,包括根據(jù)小程序端設定的圖像獲取端口與輔助端;本發(fā)明通過設定圖像獲取端口與輔助端,構建不同網(wǎng)絡下的圖像擴散模型,輸出的圖像影響分析值可以量化網(wǎng)絡因素對圖像分析的影響程度,結(jié)合...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,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,得到預處理后的點云數(shù)據(jù);根據(jù)所述預處理后的點云數(shù)據(jù),采用超體素分割算法對數(shù)據(jù)中的樹...
      • 基于精英自適應霧凇算法的玉米發(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領域,具體涉及基于精英自適應霧凇算法的玉米發(fā)芽圖像分割技術領域。本發(fā)明在霧凇優(yōu)化算法中引入雙自適應權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...
      • 本發(fā)明涉及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的多模態(tài)影像閾值分割預處理方法,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,構建優(yōu)化的VGGnet框架,生成噪聲對抗網(wǎng)絡進...
      • 本發(fā)明公開了一種三維醫(yī)學影像與機器人系統(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)能夠在手術前更...
      • 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)自適應分段打斷控制;構建三維哈希映射引擎存儲原始點云數(shù)據(jù),結(jié)合...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,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...
      • 本發(fā)明提出了顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建、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)可視化技術領域,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先訓練的顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,所述顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡模型對輸入的圖像進行...
      • 本申請公開了一種人臉交換方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),本方案通過預設人臉保真網(wǎng)絡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,通過風格統(tǒng)一網(wǎng)絡模塊保證替換人臉的風格和源圖像模板保持一致,從而在不需要格外訓練情況...
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