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  • 本发明属于图像处理技术领域,具体公开了一种基于无人机巡检的低光环境图像自适应增强方法,包括:对无人机拍摄的低光RGB图像进行预处理;将预处理后的低光RGB图像转换至HSV颜色空间,并分离获取亮度、色彩分量;双通道注意力机制处理:采用亮度分支...
  • 本发明公开了一种基于双域协同的水下图像增强方法及系统,其方法包括:获取退化水下图像并对其进行预处理,提取预处理后的退化水下图像的浅层特征,通过频域海洋共振器模型对浅层特征进行频域优化,获取频域增强特征;通过空间域海洋上下文聚合卷积模型提取预...
  • 本发明提供一种自监督光照图像增强方法、装置、设备和介质,自监督光照图像增强方法包括:获取待增强光照的第一光照图像;将第一光照图像输入分量估计模型,得到分量估计模型输出的第一光照图像对应的预测光照分量和预测反射分量;分量估计模型是基于多个第一...
  • 本发明涉及气体泄漏检测技术领域,公开了一种用于气体泄漏检测的红外成像辐射校正方法及系统,包括:获取暗电流噪声的分布数据、图像灰度值与辐射亮度值的映射关系参数;利用红外探测器采集气体泄漏场景的红外辐射,获得原始红外图像;基于暗电流噪声的分布数...
  • 一种墨滴观测图像的处理方法、装置、设备及存储介质,其包括根据多张观测背景图像,确定背景中固定瑕疵的位置信息;基于固定瑕疵的位置信息,消除背景均值图像中的固定瑕疵,得到无固定瑕疵的背景均值图像;确定无固定瑕疵的背景均值图像的亮度分布信息;根据...
  • 一种基于对比学习的非配对多模态图像数据增强方法,获取可见光图像集和真实红外图像集,并将可见光图像集和真实红外图像集输入数据增强网络进行训练,得到训练好的生成器,将待增强可见光图像输入训练好的生成器,得到数据增强后的高质量红外图像。整体利用对...
  • 本公开是关于一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质。其中,该方法可以包括:获取所处环境的环境照度,并基于维护的多组照度区间与曝光区间的对应关系,确定出与获取到的环境照度所处目标照度区间对应的目标曝光区间;获取图像识别操作采用的历史曝光参...
  • 本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,通过分别针对第一图像和第二图像进行特征提取,得到第一图像对应的第一特征信息和第二图像对应的第二特征信息,其中,第一特征信息表征目标面部对象周围的目标妆容纹理的图像特征,第二特征信息...
  • 本申请提供一种图像校正方法、设备、装置及存储介质,属于图像处理领域,该方法包括:在获得所述头戴显示设备的图像校正指令的情况下,获取所述眼动传感器当前采集到的佩戴者的第一眼动数据;获取所述眼动传感器的预设标定参数,所述预设标定参数是基于所述眼...
  • 本申请提供一种图像校正方法、设备、装置及存储介质,属于增强现实领域,该方法包括:获取所述加速度传感器在所述头戴显示设备的平视方向与水平方向不同时所采集到的加速度测量值;根据所述加速度测量值确定所述加速度传感器的当前外参矩阵;获取预设外参矩阵...
  • 本申请涉及图像优化技术领域,尤其涉及一种视频质量恢复方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:对原始视频进行帧解析得到视频帧,计算所述视频帧的内容复杂度;基于所述内容复杂度对目标恢复模型进行网络深度调整,得到深度调后模型;其中,所述目标恢...
  • 本发明公开一种3D点云增强方法及系统。其中,该方法包括:获取图像数据集及对应的3D原始点云集;基于图像数据集训练得到目标视觉模型;将图像数据集输入到冻结的目标视觉模型中预测;基于预测得到的结果将图像数据集转换;将转换得到的预测的3D点云集与...
  • 本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括:获取第一图像和第二图像,第一图像和第二图像基于相同的输入图像确定;基于输入图像和/或第二图像,确定目标引导图;根据目标引导图将第二图像和第一图像进行融合,得到...
  • 本发明公开了地球科学数据处理技术领域的一种深度学习模型补全全球电离层TEC地图的方法。该深度学习模型补全全球电离层TEC地图的方法从地壳动力学数据信息系统获取IGS TEC地图数据并划分训练集与测试集,经预处理后构建包含生成器、判别器和特定...
  • 本申请实施例提供了一种视频修复方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品,属于视频处理技术领域。该视频修复方法包括通过第一智能体对待修复视频进行退化识别,获得待修复视频包含的退化类型与退化程度;通过第二智能体规划出待修复视频...
  • 本申请提供了一种图像复原方法以及相关装置,可以应用于图像复原场景。该方法包括:将退化图像映射为第一文本信息,第一文本信息携带有退化图像的退化信息。去除第一文本信息携带的退化信息,得到第二文本信息。基于第二文本信息生成第一图像。将第一图像作为...
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的轻量化去噪方法,属于去噪技术领域,解决了图像去噪研究多基于传统滤波或深度学习算法,前者如均值、高斯滤波易致边缘模糊和细节丢失,改进算法需额外参数且适配特定场景,后者效果不错但占用资源大,难在边缘设备部署的问...
  • 本发明提供了一种基于物理约束优化算法的三维绕组成像去噪方法及系统,属于超声波成像去噪领域,包括:采集变压器绕组的超声波回波信号并进行预处理,生成联合坐标矩阵;将联合坐标矩阵重组为三维绕组数据参数矩阵,基于超声波在绕组介质中的幅值与能量耦合关...
  • 本发明属于红外偏振增强领域,公开了一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法,包括以下步骤:输入待增强红外偏振图像;通过改进的全变分正则化模型,对输入图像进行分层,得到细节层与基础层;通过局部信息约束的Gamma校正方法,对基础层进行校正,得到...
  • 本发明涉及一种基于条件扩散模型的散斑干涉相位图滤波方法,属于光学测量技术领域。该方法包括:S1:获取训练数据:生成或采集多组成对的散斑干涉相位图,包括含噪的散斑干涉相位图与对应的去噪参考相位图;S2:构建条件扩散模型S3:训练条件扩散模型:...
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