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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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								      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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								      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；...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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