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  • 本发明公开了基于改进密度峰值聚类和统计滤波的点云异常值移除方法,属于计算机图形处理技术领域。该方法包括:根据局部密度与相对距离计算每个点的聚类评估指标值;分配原始点云中的每个点至对应聚类中心;基于局部异常得分与全局离群得分的乘积对原始点云进...
  • 本申请属于焊缝坡口三维点云去噪技术领域,提供了一种厚板马鞍形焊缝坡口三维点云自适应降噪方法及系统,通过待处理噪声区域对应的各目标离群点的标号,来将待处理噪声区域划分为多个目标噪声区域,进而可缩小噪声点的识别区域,并可配合目标噪声区域中各目标...
  • 本发明公开了一种结合事件特征的图像去雾方法、装置、设备、介质及产品,通过将获取的有雾图像输入到预设的编码器中进行编码,提取潜在特征表示;在所述潜在特征表示上添加噪声,得到噪声表示;获取所述有雾图像同步采集的事件流的事件特征;将所述事件特征融...
  • 本发明提供一种U型动态卷积多尺度多分支网络脑部图像去噪方法,包括:将待去噪的脑部噪声图像并行输入由U‑netAM、DSHFN和MSDSRN构成的三个分支网络;在U‑netAM分支中,依次通过编码器提取多层次特征,通过通道、空间注意力机制加权...
  • 本申请提供了一种基于多帧拼接的水下三维声图增强方法及系统,该方法包括:对三维声纳数据进行阵列信号处理和空间变换处理,映射至笛卡尔坐标系生成三维点云声图;对三维点云声图进行阈值和滤波预处理,获得从背景噪声中分割出来的目标点云声图;对目标点云声...
  • 本申请提供用于对图像进行降噪的方法和系统。该方法包括基于获取的第一图像生成第一图像的图结构表示;使用经训练的图结构神经网络模型基于图结构表示预测所述第一图像中的噪声信息;以及从第一图像中移除噪声信息以生成第二图像。该方法和系统引入超参数和互...
  • 本发明公开了一种自适应图像增强方法,属于图像处理技术领域,方法包括:获取待增强的原始图像并将其转换为灰度图;采用不完全贝塔函数作为灰度变换函数对灰度图进行增强处理,得到增强后的图像;其中,不完全贝塔函数的图像增强参数是利用改进的武术学习优化...
  • 本发明属于图像数据处理技术领域,具体公开了一种低照度图像动态增强方法、装置、介质及程序产品,该方法包括:获取待处理的低照度图像,转换为YCbCr色彩空间,提取其亮度通道;将亮度通道输入自适应增强强度参数预测模块,自适应增强强度参数预测模块通...
  • 本发明公开了一种基于多模态信息融合的低光照图像增强方法,包括以下步骤:获取低光照图像和相应的红外图像;对所述低光照图像和所述红外图像分别进行特征编码,提取相应的深层特征;采用跨注意力机制从红外深层特征中提取结构信息加权聚合至相应的低光照特征...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,提供了一种基于GDR的人像老照片智能修复方法及电子设备。目的在于解决人像老照片修复过程中存在的多个技术问题,特别是在提高图像分辨率、恢复图像色彩、精细还原面部细节等方面的不足。主要方案包括步骤1:获取原始人像老照...
  • 本发明公开了一种浑浊水下图像增强方法及装置,用于解决现有的水下图像增强方法缺乏对不同水下环境的适应性,导致最终的增强图像的视觉质量欠佳的技术问题。方法包括获取浑浊水下图像,并将浑浊水下图像输入至基于深度学习的水下图像增强模型,基于深度学习的...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的红外图像的非均匀校正方法及装置。非均匀校正方法包括:获取第一训练数据集,第一训练数据集包括不同温度下和不同偏置电压下的红外图像;根据第一训练数据集进行模型训练,得到目标校正模型;基于目标校正模型,根据待处理红外...
  • 本发明公开了平板显示模组的图像动态增强处理方法,属于平板显示模组技术领域,根据摄像头模组获取待图像动态增强处理的平板显示模组原始图像;根据深度学习构建图像动态增强模型,基于图像动态增强模型对平板显示模组原始图像进行图像动态增强处理,确定平板...
  • 一种基于卷积神经网络的红外图像超分辨率重建方法及系统,涉及电数字数据处理领域,该方法包括:将低分辨率红外图像输入至预设卷积神经网络,得到低分辨率红外图像的多层特征图,将多层特征图中不同层级的特征图按预设比例执行缩放处理后进行拼接融合,得到融...
  • 本发明涉及参数融合技术领域,尤其涉及一种多参数融合的美术作品图像展示系统,包括:多参数特征提取模块将原始美术作品图像通过基于ArtBench骨干网络架构的美术作品特征参数提取模型,以生成多尺度美术作品特征;特征识别模块,用以将多尺度美术作品...
  • 本发明涉及一种基于生成对抗网络的异常相控阵雷达回波图像修复方法,主要包括以下步骤:首先对雷达回波图像数据进行预处理,生成缺失区域掩码;然后,构建基于双流编解码器的生成对抗网络模型,通过双流编码器提取输入图像数据和掩码的特征,并进行特征融合;...
  • 本发明公开的属于图像处理技术领域,具体为一种基于多尺度特征传输与聚合的特征空间迭代展开MRI重建方法,包括以下步骤:S1:获取欠采样k空间数据和欠采样图像,其中,所述欠采样图像包括MRI图像;S2:基于预设算法建立特征空间迭代展开MRI重建...
  • 本发明公开了一种基于视觉‑语言基础模型引导的病理图像数据增强方法,该方法通过病理视觉‑语言基础模型提取病理图像特征和对应文本特征,利用交叉注意力机制进行多模态特征融合并引导扩散模型合成与标签匹配的高质量病理图像,实现对病理诊断任务的数据增强...
  • 本发明涉及基于智能图像增强显示领域,具体为基于AI的超声影像病理特征智能提取与图像增强显示系统,该系统包括预处理模块、特征提取模块、图像增强模块、交互显示模块和数据库;预处理模块获取原始影像,并进行自适应灰度归一化及散斑噪声抑制,通过自适应...
  • 本申请提供了一种基于人工智能的图像增强模型训练方法、图像增强方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;基于人工智能的图像增强模型训练方法包括:在应用程序的运行过程中进行图像渲染处理;通过渲染应用程序编程接口对渲染出的图像进行...
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