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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(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于光學(xué)顯示與人工智能領(lǐng)域;包括:獲取數(shù)據(jù)集,構(gòu)建三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型,以根據(jù)數(shù)據(jù)集對三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試;獲取目標(biāo)場景的目標(biāo)深度圖和目標(biāo)強(qiáng)度圖,將目標(biāo)強(qiáng)度圖和目標(biāo)深...
          • 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(jìn)行預(yù)處理,使用預(yù)訓(xùn)練的2D圖像恢復(fù)模型對預(yù)處理后的退化圖像進(jìn)行恢復(fù),得到初步恢復(fù)圖像;利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成的稀疏點(diǎn)云初始化3D高斯模型;采用初步恢復(fù)圖...
          • 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(shè)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(jìn)行深度估計(jì)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(jì)算所述偽深度圖的深度梯...
          • 本申請?zhí)峁┮环N竣工圖與遙感影像地理配準(zhǔn)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及地理信息領(lǐng)域。該方法包括:獲取待配準(zhǔn)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(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的竣工圖和預(yù)處理后的遙感衛(wèi)星影像進(jìn)行多模態(tài)圖像匹...
          • 本發(fā)明公開了一種基于文本背景感知增強(qiáng)的小樣本工業(yè)缺陷圖像分割方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:根據(jù)工業(yè)缺陷圖像集構(gòu)建對應(yīng)支持?查詢對;建立文本背景感知增強(qiáng)模型;利用全部支持?查詢對訓(xùn)練文本背景感知增強(qiáng)模型;將待分割的查詢圖像、對應(yīng)支持圖像和掩碼標(biāo)...
          • 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(shù)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有的均勻抽點(diǎn)技術(shù)沒有解決圖像信息缺失的技術(shù)問題。所述方法包括如下步驟:S1、提取輸入圖像在四個(gè)方向,即0°、45°、90°和135°方向上的像素強(qiáng)度變化量,并生成...
          • 本發(fā)明公開一種融合自監(jiān)督語義引導(dǎo)與條件調(diào)制機(jī)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(xùn)練好的擴(kuò)散分割網(wǎng)絡(luò),實(shí)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(jī)制,將時(shí)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(yàn)信息映射...
          • 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(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,屬于圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,構(gòu)建知識(shí)蒸餾模型架構(gòu),知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)包括教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò),學(xué)生網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)性重...
          • 本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動(dòng)化檢測領(lǐng)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(jī)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理;S3、通過圖像訓(xùn)練模型,獲取合格的待檢測定...
          • 本申請公開了一種晶圓缺陷檢測方法及相關(guān)設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:響應(yīng)于晶圓缺陷檢測指令,接收相機(jī)采集相應(yīng)晶圓的預(yù)設(shè)第一分辨率圖像,基于CPU?GPU協(xié)同計(jì)算策略,并行處理所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像,以確定所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像對應(yīng)的二值...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)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(diǎn)的灰度值;對于表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)中的目標(biāo)像素點(diǎn),確定目標(biāo)像素點(diǎn)的參考區(qū)域的紋理復(fù)雜度;利用邊緣檢測對表面圖像進(jìn)行識(shí)別,得到表面圖像...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(jìn)行分區(qū);根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)灰度圖中對應(yīng)區(qū)域的差分表現(xiàn),獲取目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域的第一完整度;根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關(guān)聯(lián)地圖結(jié)...
          • 本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種密封件檢測用圖像增強(qiáng)方法,其方法包括:采集密封件圖像,根據(jù)圖像中像素點(diǎn)灰度值的分布獲取每個(gè)灰度級(jí)的分布突出程度;根據(jù)灰度級(jí)的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點(diǎn),并通過分段點(diǎn)對灰度級(jí)進(jìn)行分段;根據(jù)每個(gè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI身份認(rèn)證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法,屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:向輪胎側(cè)面投射格雷碼并采集變形條紋圖像,重建三角網(wǎng)格曲面,篩選異常頂點(diǎn)并生成異常頂點(diǎn)集,對異常頂點(diǎn)集執(zhí)行形態(tài)學(xué)閉合操作輸出異常區(qū)域坐標(biāo);采集...
          • 本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術(shù)領(lǐng)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(shí)現(xiàn)了濾波處理;以保護(hù)圖像邊緣為目標(biāo),對圖像邊緣區(qū)域細(xì)分,對邊緣點(diǎn)和弱噪點(diǎn)通過判別其邊緣方向并分八個(gè)方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪,...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的監(jiān)控圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點(diǎn)為中心獲取該像素點(diǎn)的局部范圍;根據(jù)像素點(diǎn)與對應(yīng)的局部范圍中其他像素點(diǎn)之間的距離和灰度差異,得到該像素點(diǎn)的噪聲指標(biāo),從...
          • 本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法包括:對單幅低照度輸入圖像進(jìn)行非線性變換,生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列;將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡(luò),通過多分支特征編...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于焦油渣處理設(shè)備的監(jiān)控視頻增強(qiáng)方法,包括:獲取焦油渣處理設(shè)備內(nèi)監(jiān)控視頻的多個(gè)視頻幀;對多個(gè)視頻幀分別進(jìn)行視頻幀增強(qiáng)處理,獲取多個(gè)增強(qiáng)視頻幀;基于多個(gè)增強(qiáng)視頻幀,獲取監(jiān)控視頻的增強(qiáng)視頻;對每個(gè)視頻幀進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的多模態(tài)圖像補(bǔ)全方法,包括:制作多模態(tài)數(shù)據(jù)集,針對同一場景圖像,選定其中一個(gè)模態(tài)的圖像作為源圖像,另一模態(tài)的圖像為目標(biāo)圖像;通過提取最大內(nèi)接矩形進(jìn)行拼接裁剪的方法獲得兩個(gè)模態(tài)的真值圖像對...
          • 本發(fā)明公開了基于風(fēng)光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法,涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括時(shí)間對齊偏差量化模塊、時(shí)間對齊調(diào)控模塊、數(shù)據(jù)融合及時(shí)性響應(yīng)量化模塊和及時(shí)性響應(yīng)調(diào)控模塊。本發(fā)明通過量化多源數(shù)據(jù)時(shí)間參數(shù)得到時(shí)間對齊偏差量化結(jié)果...
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