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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(biāo)光斑;對目標(biāo)光斑所在的目標(biāo)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(zhǔn)將實測點云與理論模型對齊,進行初始粗配準(zhǔn),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...
      • 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(zhǔn)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(biāo)金屬干擾的情況下,也能準(zhǔn)確識別配準(zhǔn)小球的位置。這不僅提高了配準(zhǔn)小球的識別精度,而且保證了配準(zhǔn)過程的可靠性和準(zhǔn)確性,使得機器人系統(tǒng)能夠在手術(shù)前更...
      • 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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)簽,構(gòu)建優(yōu)化的VGGnet框架,生成噪聲對抗網(wǎng)絡(luò)進...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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(biāo)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)明涉及目標(biāo)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...
      • 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...
      • 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...
      • 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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)化葉片圖像;接著構(gòu)建雙...
      • 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...
      • 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...
      • 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(shù)領(lǐng)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(luò)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)明涉及多光譜圖像融合技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于空間光譜差異先驗引導(dǎo)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(dǎo)分支提取多尺度空間特征圖;將上采樣LRM...
      • 基于多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有的方法難以兼顧計算成本、模型復(fù)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(luò)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)明屬于圖像拼接技術(shù)領(lǐng)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(yù)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...
      • 本申請公開了一種圖形處理器能效預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取當(dāng)前運行中的目標(biāo)服務(wù)器內(nèi)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(dāng)前性能計數(shù)器數(shù)據(jù);將當(dāng)前性能計數(shù)...
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