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								      本發(fā)明屬于圖像增強技術領域，具體涉及一種密封件檢測用圖像增強方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點灰度值的分布獲取每個灰度級的分布突出程度；根據(jù)灰度級的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點，并通過分段點對灰度級進行分段；根據(jù)每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種地圖印刷品質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：對所有灰度圖進行分區(qū)；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與標準灰度圖中對應區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關聯(lián)地圖結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測方法。包括：獲取海波管的表面圖像內(nèi)像素點的灰度值；對于表面圖像內(nèi)像素點中的目標像素點，確定目標像素點的參考區(qū)域的紋理復雜度；利用邊緣檢測對表面圖像進行識別，得到表面圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種晶圓缺陷檢測方法及相關設備，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：響應于晶圓缺陷檢測指令，接收相機采集相應晶圓的預設第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計算策略，并行處理所述預設第一分辨率圖像，以確定所述預設第一分辨率圖像對應的二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動化檢測領域，具體涉及一種汽車底盤托板定位銷狀態(tài)的檢測方法，包括，S1、獲取多張汽車底盤托板的局部圖像將其調(diào)整拼接成完整的汽車底盤托板圖像；S2、對相機采集的圖像進行預處理；S3、通過圖像訓練模型，獲取合格的待檢測定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺失模態(tài)腦腫瘤圖像分割方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，屬于圖像分割技術領域，構(gòu)建知識蒸餾模型架構(gòu)，知識蒸餾模型架構(gòu)包括教師網(wǎng)絡和學生網(wǎng)絡，學生網(wǎng)絡包括至少一特征重建模塊，特征重建模塊用于基于不同模態(tài)的腦腫瘤圖像之間的語義關聯(lián)性重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種融合自監(jiān)督語義引導與條件調(diào)制機制的圖像分割方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明通過將二維圖像輸入至訓練好的擴散分割網(wǎng)絡，實現(xiàn)對圖像的分割。在主干路徑中引入雙通道的條件調(diào)制機制，將時間嵌入映射為系數(shù)調(diào)控特征演化，將條件路徑提取的語義先驗信息映射...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于邊緣檢測的LED球幕顯示插值方法。屬于LED球幕顯示技術領域。解決了現(xiàn)有的均勻抽點技術沒有解決圖像信息缺失的技術問題。所述方法包括如下步驟：S1、提取輸入圖像在四個方向，即0°、45°、90°和135°方向上的像素強度變化量，并生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于文本背景感知增強的小樣本工業(yè)缺陷圖像分割方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，包括：根據(jù)工業(yè)缺陷圖像集構(gòu)建對應支持?查詢對；建立文本背景感知增強模型；利用全部支持?查詢對訓練文本背景感知增強模型；將待分割的查詢圖像、對應支持圖像和掩碼標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N竣工圖與遙感影像地理配準方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。涉及地理信息領域。該方法包括：獲取待配準的竣工圖和包含地理信息的遙感衛(wèi)星影像；對竣工圖和遙感衛(wèi)星影像分別進行預處理；將預處理后的竣工圖和預處理后的遙感衛(wèi)星影像進行多模態(tài)圖像匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種聯(lián)合RGB和TOF的深度圖像生成方法、裝置、設備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB圖像和TOF圖像，并對所述RGB圖像進行深度估計以得到偽深度圖；根據(jù)所述偽深度圖將所述TOF圖像填充為稠密圖像；計算所述偽深度圖的深度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于梯度控制的高斯渲染處理圖像退化問題的方法，包括如下步驟：獲取退化圖像并進行預處理，使用預訓練的2D圖像恢復模型對預處理后的退化圖像進行恢復，得到初步恢復圖像；利用運動恢復結(jié)構(gòu)生成的稀疏點云初始化3D高斯模型；采用初步恢復圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種三維全息圖像重建方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，屬于光學顯示與人工智能領域；包括：獲取數(shù)據(jù)集，構(gòu)建三維全息重建網(wǎng)絡模型，以根據(jù)數(shù)據(jù)集對三維全息重建網(wǎng)絡模型進行訓練和測試；獲取目標場景的目標深度圖和目標強度圖，將目標強度圖和目標深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GPU的BRep模型水密網(wǎng)格轉(zhuǎn)換及拓撲重建方法，包括：生成對應BRep模型每個面對應二維參數(shù)空間的UV島；構(gòu)建初始UV圖集；獲得趨近正方形布局的優(yōu)化UV圖集；構(gòu)建初步二維三角網(wǎng)格；剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形，僅保留...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及面向ESG管理的煤礦監(jiān)控圖像多尺度增強方法，包括：根據(jù)每個目標人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識別框內(nèi)像素點灰度值差異，確定每個目標人物在每幀煤礦監(jiān)控圖像中的曝光變動性，將每個識別框沿著水平方向等分若干個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空域和頻域特征的非均勻性校正方法及系統(tǒng)，涉及紅外圖像處理技術領域，校正步驟為：將待校正圖像輸入訓練好的紅外圖像非均勻性校正模型中，輸出校正圖像；模型訓練步驟為：基于可見光數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始紅外圖像非均勻性校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法，屬于圖像偽造定位技術領域，方法包括：對歸一化RGB圖像，通過雙分支結(jié)構(gòu)分別提取多尺度語義特征與噪聲特征；對同尺度特征堆疊生成初步融合特征；執(zhí)行多尺度增強操作，結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標檢測中特征混淆的解決方法，屬于跨域少樣本目標檢測技術領域，包括以下步驟：S1:對查詢圖像進行特征提取，獲得查詢圖像塊特征序列；對支持集序列進行特征提取，獲得支持集特征序列；S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單階段網(wǎng)絡的跨域少樣本目標檢測方法，涉及計算機視覺技術領域，將查詢圖像和支持目標經(jīng)過權(quán)重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標特征；然后支持目標特征經(jīng)過支持集編碼器細化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中，在提取查詢圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理領域，公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計方法、設備和介質(zhì)。該方法包括：獲取載體運動過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點云；針對每一幀圖像中的每個像素塊，計算各像素塊在每一圖像幀中的像素強度方差，以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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