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								      本申請涉及一種投燈像素圖生成應用方法及裝置、設備與介質，所述方法包括：基于用戶輸入文本，確定待生成的投燈像素圖的圖像解析信息，圖像解析信息包括類型描述信息和內容描述信息；識別類型描述信息所屬的類簇，當屬于第一類簇時，調用端到端生成模型根據類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級級聯(lián)與全局?局部融合的磁共振成像數(shù)據重建方法，它屬于圖像處理技術領域，包括以下步驟：S1.對采集到的欠采樣k空間數(shù)據執(zhí)行逆傅里葉變換得到零填充圖像；S2.進行正則化或分通道處理；S3.圖像輸入多級級聯(lián)網絡，級聯(lián)塊內的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種空中錐套目標檢測與定位方法，屬于目標跟蹤與定位技術領域；本發(fā)明提出一種空中錐套目標跟蹤與定位方法；首先，通過在錐套上安裝近紅外LED燈珠以及在相機鏡頭上安裝紅外濾光片，完成紅外目標圖像采集。然后，提出一種改進的YOLOv11...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于智能實體麻將的三維定位方法及系統(tǒng)，涉及麻將識別技術領域。該用于智能實體麻將的三維定位方法，包括以下步驟：輸送帶輸送影響程度監(jiān)測；輸送通道輸送準確性監(jiān)測；三維圖像定位準確性監(jiān)測。本發(fā)明通過進行輸送帶輸送影響程度評估以判斷是否進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務腦膠質瘤自動分割與IDH基因分型方法，實現(xiàn)分割與分型任務的協(xié)同優(yōu)化。該方法包括：獲取腦膠質瘤多模態(tài)MRI影像數(shù)據集；對數(shù)據集進行預處理，得到預處理后的標準化數(shù)據集，并按照預設比例，將標準化數(shù)據集劃分為訓練集和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供消化道早癌病灶檢測模型構建方法及系統(tǒng)、設備、介質，該方法包括步驟：構建多模態(tài)內鏡圖像數(shù)據集并在各模態(tài)下訓練早癌病灶檢測模型；訓練任意內鏡模態(tài)之間可相互轉換的生成模型；生成模型評估及優(yōu)化；篩選對應匹配的內鏡模態(tài)圖像；生成模型補足缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)檢測與逆向工程技術領域，具體公開了一種基于掃描點云的導管檢測方法，包括：動態(tài)自校準光學系統(tǒng)，獲取測量管初始點云；對初始點云分割處理，形成完整管型；通過相鄰圓柱軸線傾角變化區(qū)分直線段與折彎段，利用折彎點ICP算法對齊折彎點并獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種軌道扣件彈條異位視覺檢測方法、系統(tǒng)及裝置，涉及軌道扣件檢測技術領域，方法包括采集軌道全景俯視圖；根據預設的標準扣件間距，將軌道全景俯視圖裁剪為單元扣件圖像；依據扣件在軌道全景俯視圖中的順序，對每個扣件進行編號；基于單元扣件圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據處理技術領域，尤其涉及基于預制構件表面氣孔區(qū)域分布分析的施工質量評估方法，該方法包括：獲取預制構件灰度圖像；按預設步長擴展各像素點的初始鄰域窗口，滿足擴展終止條件時確定目標鄰域窗口；量化目標鄰域窗口中像素分布的幾何對稱性，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像灰度值分析的鞋底邊緣檢測方法，本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，通過多個攝像頭獲取待測鞋的彩色圖像并擬合成完整圖像，再轉換為灰度圖像；對灰度圖像進行區(qū)域分割得到鞋底邊緣灰度圖像，并據此判斷鞋子是否為瑕疵品，若是則移除并刪除相關...
								
            
							
            
							
						
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								      本方案提供了一種基于提示增強的腹部器官分割SAM模型的構建方法和應用，獲取腹部器官三維CT影像；將腹部器官三維CT影像輸入到預訓練的輕量級器官分割模型中輸出第一初始分割掩碼，將腹部器官三維CT影像以及全提示框輸入到SAM模型中輸出第二初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于行程編碼的孔洞填充方法與圖像處理裝置，涉及圖像處理技術領域，方法包括：對所述二值圖像進行行程編碼，在行程編碼的合集上進行前景表示、外接矩操作、背景差集、孔洞剔除與填充并集。本申請以對行程編碼構成的前景目標區(qū)域進行孔洞填充...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設備檢測領域，尤其涉及一種用于電力工程現(xiàn)場的電力設備智能檢測方法，方法包括：獲取電力設備圖像和灰度圖像，計算灰度圖像中每個像素點的關注權重；將電力設備圖像輸入至YOLOv5網絡模型內，由骨干網絡輸出多個第一特征圖；利用關注權重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種屏幕外觀缺陷的非線性智能評價方法，包括以下步驟：通過工業(yè)攝像機對屏幕進行成像，檢測并提取缺陷區(qū)域，計算每個缺陷的多維特征向量；對一系列典型缺陷樣本進行人工評價，將每個缺陷樣本及其特征向量與評價結果關聯(lián)，構建標準數(shù)據庫；基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種鈦金屬表面檢測用圖像增強方法及系統(tǒng)。其方法包括：將待處理的鈦金屬表面圖像從RGB空間轉換至HSI空間，獲取其亮度分量，將初始反射分量分解為多個高頻子帶系數(shù)和一個低頻子帶系數(shù)，確定各像素點的各向異性程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于水下圖像增強技術領域，涉及一種基于視覺?文本融合的水下圖像增強方法及系統(tǒng)，方法的步驟為：構建基于視覺?文本融合的增強網絡；增強網絡包括用以對圖像進行處理生成增強圖像的生成器和用以判定圖像是真實圖像還是生成器生成圖像的判別器，生成器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于可學習頻域模塊的MRI缺失模態(tài)生成方法，實現(xiàn)對腦膠質瘤醫(yī)學多模態(tài)影像任意缺失模態(tài)進行重構、合成。該方法包括：獲取腦腫瘤多模態(tài)MRI影像的訓練集和測試集，其中，訓練集和測試集包括多個樣本，且每個樣本包括四個原始模態(tài)圖像，每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種掃描光場成像中運動偽影的優(yōu)化方法及裝置，該方法包括以下步驟：獲取待優(yōu)化的單幀原始光場圖像；通過像素重排將原始光場圖像按照空間及角度信息重排為空間?角度圖像；對空間?角度圖像進行周期性掃描，得到不同空間位置和角度方向的亞像素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于圖像處理技術領域，具體涉及基于圖像處理的城市圖像去霧方法，包括：采集城市圖像，并篩選出霧圖；對霧圖進行分區(qū)，獲得真實區(qū)域和非真實區(qū)域，其中非真實區(qū)域包括天空區(qū)域和光滑反光區(qū)域；分別獲得真實區(qū)域、天空區(qū)域以及光滑反光區(qū)域的透射率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于滑模變結構控制的圖像融合模型魯棒性增強方法，涉及圖像融合技術領域，以解決現(xiàn)有技術中融合方法魯棒性差，普適能力低，融合結果容易失真的技術問題。該方法包括以下步驟：獲取來自同一場景且已完成圖像配準的原始紅外圖像與原始可見光圖像...
								
            
							
            
							
						
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