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  • 本公开提供图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:对待处理图像进行语义识别,得到所述待处理图像的至少一个局部区域的语义标签;根据每个语义标签对应的降噪参数,分别对所述语义标签所属的局部区域进行降噪处理,得到所述待处理图像的降...
  • 本公开实施例提供一种图像的高光去除方法、装置及存储介质,涉及计算机视觉技术领域,可以提高图像中高光去除效果的真实性。该方法包括:对高光图像进行高光检测,得到预测高光掩码图像,预测高光掩码图像用于指示高光图像中高光区域的图像特征。对高光图像进...
  • 本发明公开了基于光斑测距与神经网络的水下成像方法及系统,属于水下成像技术领域,其中方法包括:S100、通过水下摄像设备搭载可调偏振片,调整偏振片角度并采集目标场景的多角度偏振图像序列;S200、控制蓝绿波段激光器向目标投射非线性光斑图案进行...
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习的用于三维荧光内窥镜可见光图像和荧光图像齐焦的方法及自我‑群体迭代升级装置,包括:同时采集若干帧可见光图像和荧光图像;对若干帧可见光图像和荧光图像进行预处理;在对荧光融合图像进行清晰度评价的基础上,通过智能体...
  • 本发明实施例提供了一种图像重建模型训练方法、图像重建方法、装置及电子设备,涉及图像处理技术领域。图像重建模型训练方法包括:获取在同一视角下对同一场景采集得到的第一样本RAW图像、第二样本RAW图像,以及真实HDR图像;对第一样本RAW图像和...
  • 本公开提供一种图像恢复模型处理方法、装置、程序产品与电子设备,其中,该图像恢复模型处理方法包括:获取原始图像以及原始图像对应的压缩图像;以原始图像为训练目标,以原始图像对应的压缩图像为训练输入,对图像恢复模型进行训练,并在满足预设训练结束条...
  • 本发明提供一种基于双对抗一致性学习的图像去雨方法,涉及图像处理的技术领域。首先,获取真实有雨‑无雨图像对组成的第一数据集和轻雨合成的第二数据集,并对第二数据集进行无监督聚类后,与第一数据集增强融合,得到增强后第一数据集。然后,将增强后的第一...
  • 本发明公开了一种面向磁共振成像的动态图增强与多层注意力加权方法,基于大脑MRI影像建立包含节点和边的初始大脑图结构,通过在直连节点之间引入中间节点对神经信号传递路径进行优化并对边状态进行更新,并基于脑网络的小世界属性指导图重构并对节点状态进...
  • 本申请公开了一种图像去雾模型训练方法及图像去雾处理方法、装置。其中,图像去雾模型训练方法包括:获取训练样本集和样本标签集;构建初始网络模型,该模型中至少包括:用于对有雾图像进行全局上下文特征提取的M个结合内容感知和递归交互的Transfor...
  • 本公开实施例提供一种图像增强方法、装置、设备、计算机程序产品及介质,涉及图像处理技术领域,通过对获取到的第一图像进行解析,获得第一图像的视觉特征,基于第一图像的视觉特征,能够自适应决策出第一图像需要进行图像增强的增强类型,进而根据第一图像的...
  • 本公开的实施例提供了一种图像增强方法及电子装置,涉及人工智能领域。该方法包括:获取针对原始图像的多个候选图像,其中,多个候选图像是基于将原始图像作为输入提供到至少一个图像增强模型而获得的,并且至少一个图像增强模型包括目标图像增强模型;从多个...
  • 本申请提供一种基于AI图像增强与智能对焦方法及装置,涉及图像处理领域,解决了现有技术由于扫描装置的位置和焦距固定,存在某些遗漏的产品,导致需要经过人工核查和补录,浪费了大量的人力和时间的技术问题。该方法包括:获取待扫描标签的位置信息;根据位...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供了基于深度学习的图像处理方法,该方法包括:通过卷积神经网络提取待处理图像的图像特征,其中,图像特征包括边缘特征、颜色分布特征和纹理特征;将待处理图像的图像特征输入到深度学习模型中,通过多尺度特征融合和注意力机...
  • 本发明提供了图像降噪模型训练方法、图像降噪方法、装置及设备,涉及计算机视觉技术领域。方法中获取RAW的第一样本图像与第一真值图像;将第一样本图像输入第一降噪网络得到第二样本图像;将第二样本图像输入转换网络得到RGB的第三样本图像;将第一真值...
  • 本发明涉及医疗图像处理领域,公开了一种融合DR影像和超声图像的方法、装置、计算机设备及存储介质,其方法包括:获取包含DR探测阵列位置的DR影像;DR探测阵列位置通过光学定位设备标定;获取包含探头探测阵列位置数据的超声图像;探头探测阵列位置数...
  • 本发明公开了基于红外振动衍射波的透雾图像细节恢复方法、系统、设备及介质,方法包括通过采集设备同步采集红外振动衍射波图像与可见光图像,对采集的图像进行预处理;根据激光雷达实时检测的雾浓度动态调整融合权重,得到融合后的图像;通过转换策略对融合后...
  • 本发明涉及图像融合技术领域,具体为基于异构计算的智能图像融合处理方法及系统,包括以下步骤:获取图层数据,提取频率结构对齐通道位置匹配交叠关系,匹配行为编号与图像区域移除重合编号,筛选未绑定通道中止路径指令更新连接字段,排序线程编号参与路径连...
  • 本申请提供了一种图像处理的方法及装置,该方法涉及车载图像增强技术领域,该方法包括:获取车辆中车外摄像头采集的原始图像;基于原始图像,得到原始图像中干扰信息的分布方式;基于干扰信息的分布方式,得到目标处理方式;基于目标处理方式对原始图像中干扰...
  • 本申请涉及深度学习领域,提供了超分辨率模型的二阶段后训练量化方法、装置和存储介质。所述方法包括:获取预训练的浮点超分辨率模型和校准数据集;基于校准数据集,执行基于排序的量化边界初始化,包括:使用校准数据集对浮点超分辨率模型的权重和激活值数据...
  • 本发明公开了一种基于重参数化大核可分离的图像超分辨率重建方法,涉及计算机视觉和深度学习技术领域,具体步骤为:搭建并训练基于重参数化大核可分离网络生成的图像超分辨率重建模型;获取待重建图像,将待重建图像输入训练好的图像超分辨率重建模型,通过浅...
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