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								      本發(fā)明公開了一種三維醫(yī)學(xué)影像與機(jī)器人系統(tǒng)配準(zhǔn)的方法，針對(duì)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(shí)別配準(zhǔn)小球的位置。這不僅提高了配準(zhǔn)小球的識(shí)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(jī)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(biāo)準(zhǔn)空間，并進(jìn)行像素值映射、重采樣生成高低頻子帶，對(duì)高頻子帶軟閾值去噪、低頻子帶增強(qiáng)對(duì)比度后融合；對(duì)影像質(zhì)量評(píng)估并添加標(biāo)簽，構(gòu)建優(yōu)化的VGGnet框架，生成噪聲對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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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(cè)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(jī)制和精英重選策略，增強(qiáng)算法的收斂能力，并結(jié)合Kapur熵對(duì)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(chǔ)介質(zhì)，包括：對(duì)原始機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行歸一化和地面點(diǎn)濾波處理，得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)所述預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用超體素分割算法對(duì)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(shí)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(kuò)散模型，輸出的圖像影響分析值可以量化網(wǎng)絡(luò)因素對(duì)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(cè)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(cè)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(diǎn)程度；根據(jù)每個(gè)晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點(diǎn)程度，對(duì)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(jī)器視覺的光纖熔接質(zhì)量檢測(cè)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(chǎng)的規(guī)則程度，計(jì)算目標(biāo)圖像的單側(cè)光纖對(duì)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(biāo)檢測(cè)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(cè)方法，對(duì)采集的包含福壽螺卵的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)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(duì)可見光圖像和紅外圖像進(jìn)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(qǐng)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(duì)肺部CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)肺部CT圖像通過預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)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(cè)模型，獲取病灶...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺陷檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法、缺陷檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：采用初始教師模型對(duì)樣本工業(yè)圖像進(jìn)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(duì)多層次樣本第一特征圖進(jìn)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(cè)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(jī)獲取RGB圖像；隨后利用HSV色彩空間進(jìn)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...
								
        
							
        
							
						
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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(qiáng)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(jì)算退化圖像的衰減系數(shù)；基于衰減系數(shù)計(jì)算退化圖像的細(xì)節(jié)層；增強(qiáng)退化圖像的細(xì)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(yàn)引導(dǎo)的多光譜圖像融合方法及系統(tǒng)，方法包括對(duì)LRMS圖像進(jìn)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(yàn)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(jì)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(jìn)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(jī)紅外圖像拼接方法，通過對(duì)獲取無人機(jī)連續(xù)拍攝的紅外圖像進(jìn)行灰度化、直方圖均衡化預(yù)處理；通過SuperPoint算法檢測(cè)特征點(diǎn)，并通過FLANN算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖形處理器能效預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取當(dāng)前運(yùn)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(jì)數(shù)器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的圖形處理器的硬件行為數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前性能計(jì)數(shù)器數(shù)據(jù)；將當(dāng)前性能計(jì)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(shù)領(lǐng)域，其具體包括：通過傳感器實(shí)時(shí)采集目標(biāo)生長(zhǎng)環(huán)境及狀態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后建立目標(biāo)生長(zhǎng)與環(huán)境因素的定量關(guān)系模型；基于該模型預(yù)測(cè)目標(biāo)需水量和水分供給需求，結(jié)合水源及水分供給...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N訂單配額管理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及產(chǎn)品管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)與目標(biāo)經(jīng)銷商關(guān)聯(lián)的多個(gè)門店的收貨數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)經(jīng)銷商的當(dāng)前庫存量，動(dòng)態(tài)計(jì)算目標(biāo)經(jīng)銷商的第一訂單配額上限；在接收到第一用戶的配額調(diào)整請(qǐng)求之后，根據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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