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  • 本公开是关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中,图像处理方法,包括:获取待处理图像,所述待处理图像包括目标对象;对所述待处理图像进行图像二阶锐化边缘检测,得到所述目标对象所在的目标边缘区域;基于所述目标边缘区域再次进行边缘检测...
  • 本发明公开了一种基于双流通道补偿与语义扩散引导的水下图像增强方法,该方法首先对水下退化图像进行编码,获取原始特征以及条件潜在变量。其次将条件潜在变量与噪声图像堆叠,获得混合噪声图像,对混合噪声图像进行语义引导的噪声预测。然后基于噪声预测,使...
  • 本发明公开一种基于稠密注意力去噪网络的视频去噪算法及装置。方法获取四通道拜耳格式RAW噪声视频,帧提取后滑窗构成三帧图像组,输入含三重注意力模块的编码器‑解码器网络去噪,经图像信号处理生成sRGB视频。网络轻量化设计,参数量低,兼顾去噪精度...
  • 本发明公开了一种基于特征域缺陷感知的工业无损检测图像去噪方法,该方法针对现有去噪技术在处理工业图像时容易平滑微小缺陷特征而导致漏检的问题,创新性地将缺陷感知机制与深度学习去噪相融合。其显著特征在于:设计全新的U‑Net去噪算法模型,引入注意...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种心血管内科OCT图像滤波增强方法,该方法包括:通过获取光学相干层析成像OCT图像,以及图像的分类分布参数和组织分布参数,其中分类分布参数为基于原始图像的明暗变化对原始图像进行分类得到的,组织分布参数为...
  • 本发明公开了一种基于同射线多点判别的雷达点云滤波方法及装置,涉及智能驾驶技术领域,该方法包括:获取激光雷达的原始点云数据;原始点云数据中包含了每个数据点与激光雷达的距离、俯仰角以及旋转角;根据俯仰角以及旋转角确定与每个数据点属于同一采样激光...
  • 本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机程序产品。该方法,包括:获取待处理图像对应的第一灰度图及虚化强度图;对所述第一灰度图包含的光源点进行处理,得到光斑参考图;根据所述光斑参考图及第一稀疏化图,生成第二稀疏化图;根据所述...
  • 本发明公开了一种渐进式混合神经网络低剂量CT图像去噪方法与相关装置,属于CT扫描技术领域;所述方法获取原始低剂量CT扫描数据,进行预处理后得到低剂量CT图像;将低剂量CT图像输入至预先训练好的混合GELAN‑UNet模型进行前向传播,输出预...
  • 本发明公开一种基于噪声细节互补的LDCT降噪网络,属于医学影像处理与计算机技术交叉领域,旨在解决降噪时的噪声残留和病灶细节丢失。传统方法难以区分噪声和病灶细节的重叠频域,深度学习会平滑掉与噪声相似的病灶信息。本专利构建一个双分支网络,通过细...
  • 本申请提供了一种画像修复方法、服务器、图像形成装置及存储介质,应用于部署画像修复模型的服务器,画像修复模型包括去噪模型,所述方法包括:接收图像形成装置发送的第一扫描画像;将第一扫描画像输入至去噪模型,输出与第一扫描画像对应的修复画像;向图像...
  • 本发明公开了一种噪声自适应的视频图像3D降噪方法及装置,该方法先确定运动阈值、动静过渡区长度和最大时域权重等参数;再对当前帧和参考帧进行预处理;接着结合SAD和SSIM信息,根据信噪比自适应加权获取运动强度,实现运动区域检测;然后基于运动强...
  • 一种计算机实现的图像到图像转换方法,该计算机实现的图像到图像转换方法在由数据处理硬件执行时使所述数据处理硬件执行操作,该操作包括:将反演技术应用于输入图像以生成源域种子,使用转换模块将所述源域种子转换为目标域种子,以及对所述目标域种子进行采...
  • 本公开涉及图像高斯模糊方法、装置、设备、存储介质及程序产品。根据本公开的一示例,该方法包括:响应于获取到待处理图像,根据预设压缩比例对所述待处理图像进行压缩采样,得到压缩图像;根据预设模糊半径对所述压缩图像进行高斯模糊处理,得到模糊压缩图像...
  • 本公开提供了一种图像处理方法、装置及电子设备,获取初始图像,将初始图像输入至预先训练的稳定扩散模型,通过稳定扩散模型生成噪声图;基于自注意力机制,生成噪声图对应的扰动数据,通过稳定扩散模型及扰动数据确定目标预测噪声;基于目标预测噪声对噪声图...
  • 本公开是关于一种图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品,图像处理方法包括:对待处理图像进行第一图像校正处理,以提升待处理图像的色彩,得到校正图像;对校正图像进行人工智能降噪处理,得到降噪图像;基于降噪图像,得到目标图像。在进行人工智能降噪...
  • 本申请提供一种矿井图像的增强方法、装置及电子设备,所述方法包括获取矿井图像,通过增强模型对矿井图像进行变换分解,得到第一分支图像和第二分支图像;对第一分支图像进行幅度谱提取,得到初始幅度谱特征,利用幅度注意力机制,生成幅度注意力图特征;基于...
  • 本发明属于图像处理技术领域,公开了基于小波引导CNN的稀疏拉普拉斯场图像重建方法,包括:获取RGB图像,通过将RGB图像与离散拉普拉斯算子核进行空间卷积,得到拉普拉斯场图像;基于所述拉普拉斯场图像,利用小波引导卷积神经网络从所述稀疏拉普拉斯...
  • 本申请提供一种图像增强方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括:对原图像进行划分,获得多个图像块;识别图像块中是否存在目标缺陷,目标缺陷对应的最小外接矩形框中长边与宽边的比例大于第一预设值;针对包含目标缺陷的图像块,根据目标缺陷...
  • 本申请实施例提供一种极端低光图像复原方法及装置,该方法包括:预先构建的端到端可学习的噪声参数映射网络根据极端低光图像,生成像素级动态变化的噪声参数和物理噪声;分层条件扩散模型包括基础重建层和细节增强层,基础重建层根据噪声参数和待复原噪声图像...
  • 本发明公开一种基于深度学习的X光图像残差注意力增强方法及系统,属于计算机视觉与人工智能技术领域。该方法包括:通过无人机平台采集耐张线夹的低剂量X光图像并进行暗场、平场校正及归一化预处理;将预处理后的图像输入基于编码器‑解码器结构的深度神经网...
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