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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向ESG管理的煤礦監(jiān)控圖像多尺度增強(qiáng)方法，包括：根據(jù)每個(gè)目標(biāo)人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識(shí)別框內(nèi)像素點(diǎn)灰度值差異，確定每個(gè)目標(biāo)人物在每幀煤礦監(jiān)控圖像中的曝光變動(dòng)性，將每個(gè)識(shí)別框沿著水平方向等分若干個(gè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GPU的BRep模型水密網(wǎng)格轉(zhuǎn)換及拓?fù)渲亟ǚ椒?，包括：生成?duì)應(yīng)BRep模型每個(gè)面對(duì)應(yīng)二維參數(shù)空間的UV島；構(gòu)建初始UV圖集；獲得趨近正方形布局的優(yōu)化UV圖集；構(gòu)建初步二維三角網(wǎng)格；剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形，僅保留...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種三維全息圖像重建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于光學(xué)顯示與人工智能領(lǐng)域；包括：獲取數(shù)據(jù)集，構(gòu)建三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型，以根據(jù)數(shù)據(jù)集對(duì)三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試；獲取目標(biāo)場(chǎng)景的目標(biāo)深度圖和目標(biāo)強(qiáng)度圖，將目標(biāo)強(qiáng)度圖和目標(biāo)深...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于梯度控制的高斯渲染處理圖像退化問(wèn)題的方法，包括如下步驟：獲取退化圖像并進(jìn)行預(yù)處理，使用預(yù)訓(xùn)練的2D圖像恢復(fù)模型對(duì)預(yù)處理后的退化圖像進(jìn)行恢復(fù)，得到初步恢復(fù)圖像；利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成的稀疏點(diǎn)云初始化3D高斯模型；采用初步恢復(fù)圖...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種聯(lián)合RGB和TOF的深度圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB圖像和TOF圖像，并對(duì)所述RGB圖像進(jìn)行深度估計(jì)以得到偽深度圖；根據(jù)所述偽深度圖將所述TOF圖像填充為稠密圖像；計(jì)算所述偽深度圖的深度梯...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N竣工圖與遙感影像地理配準(zhǔn)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及地理信息領(lǐng)域。該方法包括：獲取待配準(zhǔn)的竣工圖和包含地理信息的遙感衛(wèi)星影像；對(duì)竣工圖和遙感衛(wèi)星影像分別進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的竣工圖和預(yù)處理后的遙感衛(wèi)星影像進(jìn)行多模態(tài)圖像匹...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于文本背景感知增強(qiáng)的小樣本工業(yè)缺陷圖像分割方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：根據(jù)工業(yè)缺陷圖像集構(gòu)建對(duì)應(yīng)支持?查詢對(duì)；建立文本背景感知增強(qiáng)模型；利用全部支持?查詢對(duì)訓(xùn)練文本背景感知增強(qiáng)模型；將待分割的查詢圖像、對(duì)應(yīng)支持圖像和掩碼標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于邊緣檢測(cè)的LED球幕顯示插值方法。屬于LED球幕顯示技術(shù)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有的均勻抽點(diǎn)技術(shù)沒有解決圖像信息缺失的技術(shù)問(wèn)題。所述方法包括如下步驟：S1、提取輸入圖像在四個(gè)方向，即0°、45°、90°和135°方向上的像素強(qiáng)度變化量，并生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種融合自監(jiān)督語(yǔ)義引導(dǎo)與條件調(diào)制機(jī)制的圖像分割方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)將二維圖像輸入至訓(xùn)練好的擴(kuò)散分割網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割。在主干路徑中引入雙通道的條件調(diào)制機(jī)制，將時(shí)間嵌入映射為系數(shù)調(diào)控特征演化，將條件路徑提取的語(yǔ)義先驗(yàn)信息映射...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺失模態(tài)腦腫瘤圖像分割方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，屬于圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)，知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)包括教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)包括至少一特征重建模塊，特征重建模塊用于基于不同模態(tài)的腦腫瘤圖像之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性重...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種汽車底盤托板定位銷狀態(tài)的檢測(cè)方法，包括，S1、獲取多張汽車底盤托板的局部圖像將其調(diào)整拼接成完整的汽車底盤托板圖像；S2、對(duì)相機(jī)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、通過(guò)圖像訓(xùn)練模型，獲取合格的待檢測(cè)定...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種晶圓缺陷檢測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應(yīng)于晶圓缺陷檢測(cè)指令，接收相機(jī)采集相應(yīng)晶圓的預(yù)設(shè)第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計(jì)算策略，并行處理所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像，以確定所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像對(duì)應(yīng)的二值...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測(cè)方法。包括：獲取海波管的表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值；對(duì)于表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)中的目標(biāo)像素點(diǎn)，確定目標(biāo)像素點(diǎn)的參考區(qū)域的紋理復(fù)雜度；利用邊緣檢測(cè)對(duì)表面圖像進(jìn)行識(shí)別，得到表面圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種地圖印刷品質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括：對(duì)所有灰度圖進(jìn)行分區(qū)；根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)灰度圖中對(duì)應(yīng)區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關(guān)聯(lián)地圖結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種密封件檢測(cè)用圖像增強(qiáng)方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點(diǎn)灰度值的分布獲取每個(gè)灰度級(jí)的分布突出程度；根據(jù)灰度級(jí)的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點(diǎn)，并通過(guò)分段點(diǎn)對(duì)灰度級(jí)進(jìn)行分段；根據(jù)每個(gè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI身份認(rèn)證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：向輪胎側(cè)面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網(wǎng)格曲面，篩選異常頂點(diǎn)并生成異常頂點(diǎn)集，對(duì)異常頂點(diǎn)集執(zhí)行形態(tài)學(xué)閉合操作輸出異常區(qū)域坐標(biāo)；采集...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實(shí)現(xiàn)了濾波處理；以保護(hù)圖像邊緣為目標(biāo)，對(duì)圖像邊緣區(qū)域細(xì)分，對(duì)邊緣點(diǎn)和弱噪點(diǎn)通過(guò)判別其邊緣方向并分八個(gè)方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的監(jiān)控圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點(diǎn)為中心獲取該像素點(diǎn)的局部范圍；根據(jù)像素點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的局部范圍中其他像素點(diǎn)之間的距離和灰度差異，得到該像素點(diǎn)的噪聲指標(biāo)，從...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法包括：對(duì)單幅低照度輸入圖像進(jìn)行非線性變換，生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列；將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多分支特征編...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于焦油渣處理設(shè)備的監(jiān)控視頻增強(qiáng)方法，包括：獲取焦油渣處理設(shè)備內(nèi)監(jiān)控視頻的多個(gè)視頻幀；對(duì)多個(gè)視頻幀分別進(jìn)行視頻幀增強(qiáng)處理，獲取多個(gè)增強(qiáng)視頻幀；基于多個(gè)增強(qiáng)視頻幀，獲取監(jiān)控視頻的增強(qiáng)視頻；對(duì)每個(gè)視頻幀進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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