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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  • [实用新型]一种具有降噪功能的图像处理装置-CN202020376250.6有效
  • 邵云涟 - 淮阴师范学院
  • 2020-03-23 - 2020-07-31 - G06T5/00
  • 本实用新型公开了一种具有降噪功能的图像处理装置,属于图像处理技术领域,解决了现有装置不具备降噪功能,导致装置工作时产生大量的噪音的问题;其技术特征是:包括壳体和降噪腔,壳体内设有降噪腔,降噪腔的中部设有隔板,降噪腔内对称设有两个安装槽,壳体的底部固定在底座上,安装槽内设有图像处理设备,且安装槽内还设有用于降噪的内降噪组件;本实用新型实施例设置了连接组件,连接组件的设置实现了对隔板的限位,避免了隔板的脱落,同时方便了隔板的安装和拆卸,内降噪组件的设置实现了对安装槽噪音的降噪处理,避免噪音污染环境,也能避免图像处理设备内部因噪音产生共振,导致设备内部元件损坏的问题。
  • 一种具有功能图像处理装置
  • [发明专利]自适应医用图像增强处理的方法-CN201110268043.4有效
  • 蒋慧琴;马岭;蒋宏宇 - 蒋慧琴
  • 2009-11-03 - 2012-01-04 - G06T5/00
  • 一种自适应医用图像增强处理的方法,该方法包括如下步骤:对原始医用图像进行去除噪音增强处理后得到第一临时图像;压缩第一临时图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像;采用设计的特征抽出滤波器,抽出原始图像的高频信号成分获取第三临时图像;对第三临时图像进行解析分类,获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临时图像、高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像噪音成分的第六临时图像;将第二、第四、第五和第六临时图像进行加权叠加,然后根据设定的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整,获取诊断用的显示图像
  • 自适应医用图像增强处理方法
  • [发明专利]研讨会稳定记录发言的系统及方法-CN202111654483.3在审
  • 麦联韬;唐海江;朱宇;袁宇豪 - 杭州云嘉云计算有限公司
  • 2021-12-30 - 2022-05-31 - G10L21/0272
  • 本发明公开了研讨会稳定记录发言的系统及方法,包括声音采集模块,分布安装在研讨会现场,对每个声音采集模块划分采集区域,与处理模块连接;图像采集模块,采集研讨会现场的人员图像信息,与处理模块连接;处理模块,对音源信息进行噪音以及串音处理后获得稳定的音源信号,根据处理后的音源信号以及人员图像信息进行发言人与音源的匹配后进行音源输出;本发明通过声音采集模块进行研讨会分区域音源信号采集,结合图像采集模块进行发言人员图像采集,处理模块对采集的信息进行音源增益、噪音识别以及串音识别处理后,获得稳定的音源信息,并与发言人匹配后进行稳定的音源输出,实现研讨会发言的稳定记录,减少串音和噪音干扰。
  • 研讨会稳定记录发言系统方法
  • [发明专利]一种表面缺陷视觉检测方法-CN201910177230.8在审
  • 马信 - 苏州元承科技有限公司
  • 2019-03-08 - 2020-09-15 - G01N21/88
  • 本发明公开一种表面缺陷视觉检测方法,包含:照射步骤:利用至少两个沿周向均匀布置的光源从不同的方向对检测产品进行照射;和检测步骤:通过设定参考值,依次抽取并计算每个标准区域内灰度值的平均值,判断每一标准区域为背景噪音区域或判断为异常区域;对判断为背景噪音区域内若干标准区域的差值求平均,得到环境噪音差值;将检测产品图像中每一像素减去环境噪音差值后的灰度值和阈值相比较,判断所述像素点是否为缺陷点。本发明对检测产品图像和标准样品基准图像进行环境噪音过滤,可消除变动着的背景的浓淡变化,只抽取对比度急剧变化的部分。而不只是单纯的二值化来区分背景变化。
  • 一种表面缺陷视觉检测方法
  • [发明专利]一种图像数据增强方法、系统及电子设备-CN202211338374.5在审
  • 宋艳枝;黄钰斌 - 合肥高斯智能科技有限公司
  • 2022-10-28 - 2023-01-31 - G06V10/764
  • 本发明涉及图像增强技术领域,解决了高分辨率目标图像生成模型对抗不稳定的技术问题,尤其涉及一种图像数据增强方法,包括:对获取的图像数据集进行预处理,并采用过程化增量式的训练方式对基于渐进增长式的深度卷积神经网络构建的生成对抗网络进行训练,得到训练好的生成模型,将待增强数据和随机的高斯噪声输入训练好的生成模型进行特征处理,得到生成的扰动噪音,并将所述扰动噪音进行还原,得到真实的噪音,完成图像数据增强。本发明通过采用过程化增量式对基于渐进增长式的深度卷积神经网络构建的生成对抗网络进行训练,得到能生成高分辨扰动的生成模型,提高了高分辨率图像分类的数据集的多样性以及泛化性。
  • 一种图像数据增强方法系统电子设备

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