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								      本公開提供一種圖像修復方法、系統(tǒng)、電子設備、存儲介質及程序產(chǎn)品。該方法包括：(a)將退化圖像輸入CLIP編碼器，得到用于表征退化圖像的退化類型的退化嵌入向量；(b)將退化圖像和噪聲圖像輸入集成了混合專家模型的去噪神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層，并將退化嵌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種心腦血管CTA精準分析方法及系統(tǒng)，涉及心腦血管技術領域，本發(fā)明包括步驟一、心腦血管影像采集、步驟二、心腦血管影像分析、步驟三、心腦血管影像處理和步驟四、心腦血管結果分析。分析心腦血管CTA的各圖像的質量符合指數(shù)，判斷圖像的質...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于特征聚合和病灶區(qū)域感知的肺結核圖像分類識別系統(tǒng)，通過特征提取子系統(tǒng)，對肺結核圖像進行局部和全局的特征提取并融合；通過基于病灶區(qū)域感知的肺結核分類子系統(tǒng)，構建融合特征的圖結構，并動態(tài)聚合節(jié)點信息，實現(xiàn)第一階段的健康、結核、患病...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種表征衛(wèi)星化顆粒的贅生物指數(shù)計算方法，涉及顆粒圖像處理技術領域。具體公開了一種表征衛(wèi)星化顆粒的贅生物指數(shù)計算方法，包括：預處理多張衛(wèi)星化多顆粒圖像；對各衛(wèi)星化多顆粒圖像進行圖像分割得到多個單顆粒圖像；計算出單顆粒的最大內(nèi)切圓；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多任務協(xié)同的骨腫瘤CT圖像分割方法、系統(tǒng)及設備，涉及骨腫瘤CT影像分割技術領域。多任務協(xié)同的骨腫瘤CT圖像分割方法采用骨腫瘤CT圖像分割模型對目標骨腫瘤CT圖像進行骨腫瘤分割；所述骨腫瘤CT圖像分割模型通過以下方法訓練獲得包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了空間站宇航員視覺人體部位檢測與跟蹤方法及裝置，包括：通過方向不變卷積，對輸入圖像進行旋轉特征提取，得到第一特征圖；通過空間維度自動對齊，對若干個第一特征圖進行空間維度對齊和特征融合，得到第二特征圖；基于YOLOv5，通過檢測網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習光流估計的水面流速檢測方法，屬于計算機視覺技術領域的運動估計任務。包含以下步驟：構建水面流速的光流估計網(wǎng)絡，構建用于水面流速估計的光流數(shù)據(jù)集，訓練水面流速的光流估計網(wǎng)絡模型，測試與使用水面流速的光流估計網(wǎng)絡模型。...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像生成方法、裝置及相關設備，圖像生成方法，包括：根據(jù)預先接收到的描述信息生成第一詞向量和第二詞向量，所述描述信息為待生成的第一圖像的描述信息；檢索與所述第一詞向量相匹配的第二圖像；將所述第二圖像和所述第二詞向量輸入至圖像生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴散模型的可控漢字新字體生成方法及系統(tǒng)，屬于計算機圖像處理技術領域。基于所述系統(tǒng)，用戶輸入一張目標筆畫風格的字符圖像和一張目標骨架的字符圖像，之后，通過骨架信息提取網(wǎng)絡提取多尺度骨架特征，通過筆畫風格提取網(wǎng)絡提取筆畫風格特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視動畫制作技術領域，具體提供一種結合動作捕捉的影視動畫角色表情生成方法及系統(tǒng)，首先通過動作捕捉設備采集目標演員的實時動作數(shù)據(jù)集合，包含面部和身體動作數(shù)據(jù)子集合，面部動作數(shù)據(jù)由多連續(xù)時間戳的面部關鍵點位移數(shù)據(jù)構成，接著調(diào)用預設表情...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像渲染技術領域，提供了基于動畫引擎的通用渲染管線后處理圖像渲染方法及裝置。方法包括：基于動畫引擎的副相機，獲取原渲染貼圖，其中，副相機的后處理功能關閉，原渲染貼圖為未經(jīng)后處理的渲染貼圖；通過一個平面渲染載體來呈現(xiàn)原渲染貼圖，將平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種在三維空間下控制筆刷實現(xiàn)三維模型便捷修改的方法，其將三維模型設立為判定熱區(qū)，并設立一個可環(huán)繞三維模型作為中心進行公轉的攝像機，玩家通過劃動屏幕編輯三維模型時，將屏幕觸碰位置和三維模型編輯位置進行映射，且通過預設時間閾值判定用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多任務目標檢測與遮擋補償?shù)淖ザ窞⒘献R別方法，包括如下步驟：獲取包含抓斗的卸船機作業(yè)圖像作為第一圖像；通過邊界檢測算法在第一圖像中獲取抓斗的位置信息，并截取抓斗的第二圖像；根據(jù)第二圖像進行關鍵點檢測，得到多個關鍵點位置信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種汽車儀表顯示花屏異常檢測方法、系統(tǒng)、介質及設備，涉及儀表檢測技術領域，該方法通過對待檢測的圖像進行預處理，檢測出圖像中所包含的特征點，并統(tǒng)計特征點的數(shù)量；將每一幀圖像中的特征點的數(shù)量作為采集到的信號轉換到時域上；使用滑動窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      一種結合通道?空間注意力改進的跨場景高光譜圖像分類方法，它屬于遙感圖像分類領域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)模型對空間?光譜特征關聯(lián)性建模不足、跨場景泛化能力弱，進而導致分類精度欠佳、魯棒性有待改善及特征提取能力受限的問題。本發(fā)明引入領域泛化方法構建特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于背部RGB?D圖像的多模態(tài)青少年特發(fā)性脊柱側彎篩查方法，屬于圖像處理與脊柱側彎篩查技術領域，具體包括：采集受試者處于Adams前屈姿勢下的RGB?D圖像對，對RGB彩色圖像人工標注，構建并訓練背部關鍵點檢測模型，建立最大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部光譜對比度和多分支卷積的高光譜異常檢測方法，對原高光譜圖像中的多尺度窗口區(qū)域A分割為3×3的區(qū)域塊，將中間塊B0設置為目標區(qū)域，其余區(qū)域塊為背景區(qū)域Bi；確定Bi...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于層級交叉的半監(jiān)督遙感圖像分類方法，屬于遙感圖像處理和計算機視覺技術領域。所述方法，首先，構建表示學習模塊采用層級交叉?zhèn)螛撕炆蓹C制，將主模型與指數(shù)滑動平均EMA模型中不同層級特征隨機組合構建交叉模型，為弱增強圖像生成高質量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機與智能網(wǎng)聯(lián)汽車的道路損傷檢測方法，具體如下：(1)控制無人機及車載攝像頭同步采集路面圖像，兩者將采集到的路面圖像輸入道路損傷檢測模型，道路損傷檢測模型識別出當前路段道的路損傷信息及其置信度，損傷信息包括：道路損傷類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感二維光譜指數(shù)的裸土提取方法，該方法將SAVI和NDRGI作為橫縱坐標構建每個農(nóng)業(yè)區(qū)的二維指標散點圖，同時調(diào)整每個土地覆蓋類別的置信橢圓的尺寸，即置信區(qū)域，使得不透水面和裸土期耕地的置信橢圓相交，以便于獲得不同農(nóng)業(yè)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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