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  • 本发明具体涉及一种气动光学效应退化图像复原方法,包括分别获取高速飞行环境下的不同波段下气动光学效应退化图像,所述气动光学效应退化图像包括气动热效应退化图像、气动光传输退化图像以及复合气动退化图像;针对气动热效应退化图像,构建高速飞行环境下基...
  • 本发明实施例涉及车辆技术领域,公开了一种斑马线渲染方法和车辆,该方法包括:获取车辆采集的第一斑马线数据;根据第一斑马线数据和过滤策略,更新缓存数据集,过滤策略是基于斑马线的形状点和中线确定的,缓存数据集中预先缓存有用于渲染车辆所处场景中斑马...
  • 本申请提供了基于AI分离的数字人视频后处理方法,该方法包括:提取数字人视频的图像频率子带,根据图像频率子带构建第一频域金字塔;利用双向LSTM网络分离第一频域金字塔中数字人的冗余频谱特征;利用冗余频谱特征设计频谱注意力图,将频谱注意力图和第...
  • 本发明公开了一种面向深地医学救援的深度引导图像去雾方法与系统,旨在提升矿井等深地环境中医学救援监控图像的可视性与结构信息恢复的准确性与实时性,该方法以单目图像去雾为核心,结合深度估计任务,通过引入尺度协同注意力模块实现多尺度特征的协同学习,...
  • 本发明提供了一种SAR视频流增强方法、装置、设备及介质,方法包括获取连续三帧SAR图像序列,利用特征提取网络提取多尺度时空特征,并采用注意力机制自适应融合各帧清晰区域信息以抑制模糊,通过光流估计模块计算帧间运动矢量,实现对相邻帧的精确对齐与...
  • 本发明涉及水下海产品图像检测技术领域,具体为一种光路恢复与色彩矫正的水下海产品图像检测方法,包括对第一水下海产品图像进行色彩矫正,以得到第二水下海产品图像,基于GAN算法对第二水下海产品图像进行清晰化处理,以得到增强后的第三水下海产品图像;...
  • 本发明公开了一种基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降噪方法,随机生成初始对抗扰动,构造初始对抗攻击样本;通过神经网络去噪模型得到降噪后的SAR图像,通过投影梯度下降算法进行对抗性攻击,并进行多次迭代;所述多次迭代包括,计算迭代引入...
  • 本发明属于点云处理技术领域,具体公开了一种点云去噪处理方法、系统、计算机设备及介质。本发明利用交替方向乘子法ADMM求解构建的优化模型,并融合深度算法展开网络将ADMM算法展开成深度神经网络,实现了模型‑数据双驱动的兼顾可解释性与强大表征能...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,揭露了一种DNA倍体图像深度去噪与筛查方法及系统,所述方法包括:消除DNA倍体图像的格式差异,得到DNA倍体图像的标准化图像;根据标准化图像中像素灰度值的分布特征与邻域像素关联性,确定标准化图像中的噪声区域与噪声...
  • 本发明公开了煤矿瓦斯气云轮廓红外光谱反演方法,包括以下步骤:步骤一:模拟井下瓦斯气云形成环境;步骤二:使用红外光谱探测装置采集包含瓦斯气云的红外图像数据;步骤三:对所述红外图像数据进行去噪处理;步骤四:对去噪后的红外图像进行温度漂移校正和辐...
  • 本发明公开了一种基于人工智能扩散模型的肺部CT图像去噪方法,包括以下步骤:A1数据加载,首先将CT数据集输入并预先选择对应器官部位的窗宽参数,并构造UNet2DModel为基础的扩散模型网络;A2特征学习,为UNet网络添加多特征提取模块,...
  • 本发明涉及无人机图像处理技术领域,公开了一种无人机图像降噪与色彩增强优化方法及系统。该方法先获取无人机飞行过程中采集的原始图像序列,识别对应的环境光照强度变化数据与运动模糊特征分布;再基于环境光照强度变化数据划分原始图像序列的时间维度特征,...
  • 本发明具体涉及一种基于稀疏主成分分析的高光谱图像快速去噪方法,先通过稀疏主成分分析SPCA获取到能更好继承原始高光谱图像的表示系数图像RCIs,再将获取到的表示系数图像RCIs作为先验信息融入去噪器进行进一步去噪。本发明主要聚焦于构建更优的...
  • 本发明公开了一种基于多尺度特征增强与局部像素扰动的图像去噪方法。该方法通过引入多尺度卷积模块和空洞卷积来提取不同尺度的特征,从而增强对复杂噪声的感知能力。同时,通过伪干净图像的局部方差计算平坦区域,并在这些区域内进行像素扰动,以减弱噪声相关...
  • 一种用于空间目标观测图像处理的星轨掩膜计算方法。属于空间目标观测图像处理技术领域。其解决了现有的空间目标探测领域中,无论是帧差法还是掩模版法都需要依赖图像识别算法的水平,因此存在处理效率低、虚警率、漏识率不足的问题。首先通过形态学的方法给出...
  • 本发明公开了一种基于多尺度特征重构的参数自适应噪声抑制方法,所述方法如下:一:对噪声干扰下的图像进行数学建模;二:对图像进行小波变换,提取图像中的特征信息;三:对图像的高频子带构建边缘评价指标;四:对每一层的低频小波系数和高频小波系数进行处...
  • 本发明涉及一种基于K‑Means聚类的去除水面倒影方法,属于计算机视觉和图像处理领域。该方法包括:S1:数据准备:从图像中提取每个像素点的特征向量,形成用于聚类分析的数据集;S2:利用K‑Means聚类算法聚类区分图像中的倒影区域和非倒影区...
  • 本发明公开一种基于零样本学习的视网膜OCT图像去噪方法,对单张含噪图像采用CDIS策略生成噪声独立图像对;以MLFSnet网络(AF‑MSDSConv、Adap‑LSM、SA、重建模块)执行去噪;用RMSE对称性与一致性联合损失零样本训练;...
  • 本发明涉及AR实时图像去噪领域,具体涉及一种基于神经网络的AR眼镜实时图像去噪方法。该方法首先基于AR眼镜的当前帧和前一帧之间的时间段内每个时刻的陀螺仪数据。并结合光流法,对神经网络输出的前一帧的去噪AR图像进行对齐,获得前一帧的对齐去噪A...
  • 本申请涉及一种挖孔区域处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品和芯片。所述方法包括:获取待处理图像画面;接收显示控制指令;所述显示控制指令携带挖孔屏样式以及挖孔屏位置信息;根据所述挖孔屏位置信息,确定所述待处理图像画面...
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