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  • 本申请公开了一种基于聚类和多尺度直方图匹配的图像序列闪烁消除方法及系统,涉及图像处理技术领域,方法包括:采用非局部均值去噪算法对图像执行去噪处理得到去噪后图像序列,然后计算直方图特征,采用K‑Means聚类算法对去噪后图像序列中的图像进行分...
  • 本发明公开了一种显微扫描成像拼接方法、系统、设备及存储介质,所述方法包括:通过显微扫描成像设备采集多张病理切片视野图像;根据多张病理切片视野图像构建无向图;基于无向图将多张病理切片视野图像输入至基于XFeat和LightGlue构建的图像配...
  • 本发明公开了一种异构变分辨率暗通道去雾成像方法及系统,包括:获取目标场景的原始图像;对所述原始图像进行异构变分辨率成像处理,获得初始处理图像;其中异构变分辨率成像处理包括非均匀采样和对数极坐标映射;基于暗通道去雾算法对所述原始图像进行处理,...
  • 本发明公开了一种基于自适应图像属性学习的水下图像增强方法及相关装置,其方法包括:获得待增强水下图像数据,将所述待增强水下图像数据输入图像属性互补网络中,输出所述待增强水下图像数据对应的图像对比度特征信息和图像色彩度特征信息;将待增强水下图像...
  • 本发明公开了基于图块熵与知识蒸馏的掩码自编码器图像重构方法及系统,方法包括:对待处理图像进行图像分块并计算每一块图像的信息熵;基于信息熵值对所述待处理图像进行掩盖,得到图块熵掩码;使用二元交叉熵判断待处理图像中的困难编码区域,对所述困难编码...
  • 本发明公开了一种多模态图像融合模型构建方法,具体涉及图像融合模型构建技术领域,通过在多模态图像融合过程中引入模态贡献失衡系数与置信度估计异常系数的交互建模,将置信度预测波动与模态权重极端化之间的因果关联转化为可量化的跨模态互补性退化指数,并...
  • 本发明公开一种红外与可见光图像融合方法,所述方法包括:1)获取红外与可见光图像融合数据集;2)对源图像分别采用卷积神经网络CNN进行分解;3)设计基于快速引导滤波的图像边缘保留模型;4)设计基于潜在低秩表示的图像分解模型;5)设计基于快速引...
  • 本发明公开了一种基于边缘引导和KAN的红外与可见光融合方法及其系统,属于人工智能、图像处理技术领域,本发明的基础编码器中的KT模块和细节编码器中的边缘增强模块相结合,利用其强大的全局上下文信息捕捉能力,同时增强融合图像的边缘结构和上下文信息...
  • 本申请涉及AI领域,具体涉及图像处理方法、模型训练方法及相关装置。图像处理方法包括:将第一图像输入退化估计模块,得到第一退化指标;将第一图像和第一退化指标输入第一生成模型,得到第二图像,该第一低秩自适应LoRA模块包括一个或多个第一秩,以及...
  • 本发明提供一种基于深度学习的水下图像增强方法和系统,方法包括:获取水下图像数据集并进行预处理,随后划分为训练集、验证集和测试集;基于深度学习算法构建水下图像增强模型;将训练集输入水下图像增强模型进行迭代训练并保存训练权重,将验证集输入训练后...
  • 本发明涉及高速监控智能检测技术领域,尤其涉及一种基于图像热点区域的小目标快速增强检测方法、装置、设备及介质,方法包括获取图像帧数据;通过异步线程维护的热点区域截取图像切片;将原图与切片图像组成图像数组,输入支持Batch推理的目标检测模型进...
  • 本发明公开了一种基于反馈网络与强化学习优化的水下图像清晰化方法,属于水下图像处理技术领域。方法包括:在多种水下环境下采集水下图像并构建反馈数据集;设计基于反馈网络与强化学习优化的水下图像清晰化网络,所述网络包括自适应增强模块、评分反馈网络和...
  • 本发明公开了一种基于SAM信息引导的水下视觉清晰化方法,属于水下图像处理技术领域。方法包括构建基于SAM掩码引导的水下视觉清晰化网络,包括教师网络、轻量的学生网络和蒸馏网络;将SAM语义先验与低质图像融合后作为图像恢复网络的输入,获取图像恢...
  • 本发明属于生物医学分子影像领域,具体涉及一种基于无监督深度学习的内窥镜可见光图像与荧光图像融合方法及自我‑群体迭代升级装置,旨在解决可见光图像和荧光图像拼接融合不准确、速度慢等缺点。本发明包括:从一台单机或若干台联网的成像装置获取原始可见光...
  • 本公开提供一种图像特征增强方法、设备和计算机程序产品,涉及图像处理技术领域。该方法包括:通过图像处理网络中的多个网络层级对目标图像进行特征提取处理,以获取多个图像层级特征;其中不同的图像层级特征由不同的网络层级输出;获取目标文本并对目标文本...
  • 一种含动态注意力的编码‑解码型脊柱内镜红视处理方法属医疗图像处理技术领域,本发明采用编码‑解码型深度学习架构,解码器集成动态注意力机制,实现原始红视图像到去红视增强图像端到端映射,不输出出血区域中间结果。具体包括:构建覆盖颈胸腰段及不同出血...
  • 本发明提供一种数据增强方法、装置及相关设备,具体涉及人工智能的技术领域,所述方法包括:基于数据增强模型进行病理图像生成,得到多个第二病理图像,其中,数据增强模型由初始模型通过多个第一病理图像训练得到,初始模型包括随机器、生成器和判别器,生成...
  • 本发明公开一种图像特征增强方法、装置、电子设备及产品,涉及图像特征增强技术领域,包括:获取遥感图像;将遥感图像输入图像特征增强模型,得到遥感图像特征图;模型包括U‑NET模块、多向增强卷积模块、门控动态调节模块、高效注意力加权模块和跨通道拼...
  • 本发明公开了一种缺陷图像扩增方法、装置、设备、存储介质和产品,涉及图像生成技术领域,通过获取用户输入的初始瑕疵规则和正常图像;通过大语言模型重写所述初始瑕疵规则,生成专业描述文本;根据所述专业描述文本,对预设瑕疵图像进行变换,生成瑕疵提示图...
  • 本发明涉及数字图像处理技术领域,具体涉及一种SAR图像去噪方法及系统。方法包括:获取带噪SAR图像;获取预先训练好的扩散模型;扩散模型包括T个时间步的去噪过程;从T个时间步中均匀采样出K个时间步;其中K=1/40T~1/20T;对带噪SAR...
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