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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)，結合...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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，并結合Kapur熵對玉...
								
        
							
        
							
						
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								      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，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...
								
        
							
        
							
						
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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，結合...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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光纖的光流場的規(guī)則程度，計算目標圖像的單側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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于醫(yī)學影像特征的間質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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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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、輪廓提取和旋轉校正，獲取標準化葉片圖像；接著構建雙...
								
        
							
        
							
						
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								      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)明涉及圖像處理技術領域，公開了內窺鏡圖像色溫校正方法和內窺鏡，內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，內窺鏡圖像色溫校正方法包括：獲取內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...
								
        
							
        
							
						
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								      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；...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像拼接技術領域，涉及一種基于SuperPoint與全局鄰接優(yōu)化的無人機紅外圖像拼接方法，通過對獲取無人機連續(xù)拍攝的紅外圖像進行灰度化、直方圖均衡化預處理；通過SuperPoint算法檢測特征點，并通過FLANN算法進行特征點匹配...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種圖形處理器能效預測方法、裝置、設備及存儲介質，涉及計算機技術領域，包括：獲取當前運行中的目標服務器內的圖形處理器的芯片溫度和供電電壓；獲取性能計數(shù)器實時監(jiān)測到的圖形處理器的硬件行為數(shù)據(jù)，得到當前性能計數(shù)器數(shù)據(jù)；將當前性能計數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字模型處理的灌溉參數(shù)配置方法及系統(tǒng)，屬于水分供給技術領域，其具體包括：通過傳感器實時采集目標生長環(huán)境及狀態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后建立目標生長與環(huán)境因素的定量關系模型；基于該模型預測目標需水量和水分供給需求，結合水源及水分供給...
								
        
							
        
							
						
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