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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，通過雙分支結構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，結合全局通道加權與局部空...
								
            
							
            
							
						
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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)據集構建訓練數(shù)據集；構建初始紅外圖像非均勻性校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據處理技術領域，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：根據每個目標人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識別框內像素點灰度值差異，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GPU的BRep模型水密網格轉換及拓撲重建方法，包括：生成對應BRep模型每個面對應二維參數(shù)空間的UV島；構建初始UV圖集；獲得趨近正方形布局的優(yōu)化UV圖集；構建初步二維三角網格；剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形，僅保留...
								
            
							
            
							
						
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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，屬于光學顯示與人工智能領域；包括：獲取數(shù)據集，構建三維全息重建網絡模型，以根據數(shù)據集對三維全息重建網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；利用運動恢復結構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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								      本申請公開了一種聯(lián)合RGB和TOF的深度圖像生成方法、裝置、設備及介質，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。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，包括：根據工業(yè)缺陷圖像集構建對應支持?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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								      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)明公開一種融合自監(jiān)督語義引導與條件調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制機制，將時間嵌入映射為系數(shù)調控特征演化，將條件路徑提取的語義先驗信息映射...
								
            
							
            
							
						
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								      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、介質及產品，屬于圖像分割技術領域，構建知識蒸餾模型架構，知識蒸餾模型架構包括教師網絡和學生網絡，學生網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)明涉及圖像數(shù)據處理技術領域，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像素點的灰度值；對于表面圖像內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；根據目標灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關聯(lián)地圖結...
								
            
							
            
							
						
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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；根據每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI身份認證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據管理技術領域，具體包括：向輪胎側面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網格曲面，篩選異常頂點并生成異常頂點集，對異常頂點集執(zhí)行形態(tài)學閉合操作輸出異常區(qū)域坐標；采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術領域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實現(xiàn)了濾波處理；以保護圖像邊緣為目標，對圖像邊緣區(qū)域細分，對邊緣點和弱噪點通過判別其邊緣方向并分八個方向依據灰度梯度大小完成降噪，...
								
            
							
            
							
						
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