专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于深度学习的相位显微成像方法-CN201910000530.9有效
  • 邸江磊;王凯强;李颖;豆嘉真;戴思清;席特立;赵建林 - 西北工业大学
  • 2019-01-02 - 2022-07-15 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的相位显微成像方法,其中,方法包括以下步骤:使用显微成像系统采集训练样本的欠焦图、在焦图和过焦图;使用基于强度传输方程的相位恢复算法得到训练样本的相位图;将训练样本的在焦图和相应的相位图做训练集对神经网络进行训练。训练过程只需进行一次,之后采集未知样本的在焦图,并输入训练好的网络便可恢复出相位图。该方法优势在于,无需参考光,可使用部分相干光源,计算快速快,没有边界条件的限制,只需一幅在焦强度图就可以恢复物体的相位信息,可以直接低成本地与现成的显微成像系统结合,在显微成像的同时实现相位成像。
  • 一种基于深度学习相位显微成像方法
  • [发明专利]一种单帧强背景干扰下的透散射介质成像方法-CN202110142913.7在审
  • 席特立;何顺福;邵晓鹏;李伟;孙杨帆;梁文海;樊增增;高苗 - 西安电子科技大学
  • 2021-02-02 - 2021-06-11 - G06T11/00
  • 本发明提供的一种单帧强背景干扰下的透散射介质成像方法,通过从强背景光干扰下的透散射介质成像系统中获取散斑图像,计算散斑图像的自相关;在散斑图像中,先去除自相关波浪形背景;之后去除与目标的自相关相互混合的尖峰部分,得到去除干扰光背景的散斑自相关图像;由于在自相关上外界强干扰表现为一个波浪形背景与尖峰的组合,而波浪形背景与目标信息在数值上有着显著的差别,故在自相关上对波浪形背景进行拟合比在散斑上直接进行拟合有着更为有效的效果,采用低秩稀疏矩阵再来对与目标信息混合在一起的表现为尖峰部分的噪声进行去除,更进一步提高了散斑自相关的对比度,使得本发明能够从存在强背景光干扰的情况下从散斑中重建出目标。
  • 一种单帧强背景干扰散射介质成像方法

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