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]图像生成方法以及图像生成装置-CN201010176497.4无效
  • 内木裕 - 奥林巴斯株式会社
  • 2010-05-10 - 2011-04-20 - G01N21/956
  • 本发明的目的在于提供不需要整体图像以及用户对重复率的调整,并且能够得到期望合成图像图像生成方法、图像生成装置。在图像生成方法中,取得以预定的分辨率拍摄用显微镜(50)观察的摄像对象物而得到的第1部图像。根据从第1部图像中提取的特征点,确定该第1部图像与待合成的第2部图像之间的重复率。取得对第1部图像和根据所确定的重复率移动显微镜(50)的载物台(4)而取得的第2部图像进行合成而得到的中间图像
  • 图像生成方法以及装置
  • [发明专利]一种基于多方协同图像数据分析方法和系统-CN202310658814.3在审
  • 彭文芳 - 深圳市诚王创硕科技有限公司
  • 2023-06-06 - 2023-07-04 - G06V10/764
  • 本发明提供一种基于多方协同图像数据分析方法和系统,包括:获取图像样本集,对图像样本集中的图像样本进行缺失值处理;计算图像样本i的限度密度,并计算图像样本i到临近图像样本j的间隔距离,临近图像样本j的限度密度大于图像样本i的限度密度,且临近图像样本j距离图像样本i最近;根据每个图像样本的限度密度和间隔距离构成决策图,并以限度密度和间隔距离较大的图像样本作为组中心,得到组中心集合;计算离图像样本;将除组中心外的非离图像样本按照第一配策略分配到相应的组,将第一配策略未分配到的非离图像样本和离图像样本按照第二配策略分配到相应的组;本发明能够对数量较大的图像数据集的分组,分配精准且快捷。
  • 一种基于多方协同图像数据分析方法系统
  • [发明专利]VR图像方法、装置及计算机可读存储介质-CN202310927249.6在审
  • 郭建君 - 北京蔚领时代科技有限公司
  • 2023-07-26 - 2023-10-03 - G06T3/40
  • 本发明涉及一种VR图像方法、装置及计算机可读存储介质,方法包括以下步骤:S101:将第一辨率图像划分为注视点区域图像和非注视点区域图像;S102:对注视点区域图像进行超分获得注视点区域超图像;S103:对非注视点区域图像进行放大获得非注视点区域放大图像;S104:将注视点区域超图像和非注视点区域放大图像进行融合获得第二辨率图像。一种VR双眼图像超分装置,包括:图像模块、任务划分模块、图像映射模块、图像融合模块;一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序代码,代码运行时执行如上述的方法。本发明用于VR图像超分领域可以有效降低VR图像的计算量,提高图像处理效率。
  • vr图像方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种图像分析方法、装置、设备和介质-CN202110687507.9有效
  • 向秋静;杨雄 - 上海联影医疗科技股份有限公司
  • 2021-06-21 - 2023-04-07 - G06T7/00
  • 本发明实施例公开了一种图像分析方法、装置、设备和介质,其中,方法包括:将感兴趣区域图像数据输入至当前最优第一图像分割模型,得到第一图像,当前最优第一图像分割模型是对预设第一图像分割模型进行优化得到的模型;当第一图像满足第一预设分割标准时,将第一图像输入至当前最优第二图像分割模型,得到第二图像,当前最优第二图像分割模型是根据历次第一图像分析过程中获取的图像样本,对预设第二图像分割模型进行优化得到的模型;当第二图像满足第二预设分割标准时,将第二图像作为目标图像分析结果进行输出。本发明实施例的技术方案实现了自动优化血管图像分析模型,提高血管的管腔管壁分割的准确性。
  • 一种图像分析方法装置设备介质
  • [发明专利]一种图像处理方法、装置和存储介质-CN202010747369.4在审
  • 左翠莲 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2020-07-29 - 2022-02-18 - G06T5/50
  • 本公开提供了一种图像处理方法、装置和存储介质,此方法包括:从目标图像中提取出红绿蓝通道图像和白通道图像;确定所述红绿蓝通道图像的第一灰度分量图像,以及确定所述白通道图像的第二灰度分量图像;确定所述第一灰度分量图像的第一解子带信息,以及,确定所述第二灰度分量图像的第二解子带信息;根据所述第一解子带信息和所述第二解子带信息确定第三解子带信息;根据所述第三解子带信息进行图像重构,获得第三灰度分量图像,根据所述第三灰度分量图像构建与所述目标图像对应的彩色图像本公开中,利用W通道图像的信息对RGB通道图像进行补偿,提升低照度下图像的信噪比,提高图像整体亮度,提高图像质量。
  • 一种图像处理方法装置存储介质
  • [发明专利]一种图像处理方法、装置、服务器及存储介质-CN202010020875.3有效
  • 熊俊峰;伍健荣;朱艳春;李仁;常佳 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-01-08 - 2023-04-07 - H04N23/95
  • 本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、服务器及存储介质,其中方法包括:获取待处理的图像集,所述图像集包括第一图像和第二图像,所述第一图像和所述第二图像是对目标对象在不同时间序列下进行采集得到的;调用目标预测模型对所述第一图像进行基于时间的图像预测处理得到预测图像的第一量和中间图像;及对所述中间图像进行所述基于时间的图像预测处理得到所述预测图像的第二量;以及对所述第二图像进行所述基于时间的图像预测处理得到所述预测图像的第三量;根据所述预测图像的第一量、所述第二量和所述第三量,确定所述预测图像,可提升图像预测的精确度。
  • 一种图像处理方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]一种非整数倍超方法及超分装置-CN202311059849.1在审
  • 郭建君 - 北京蔚领时代科技有限公司
  • 2023-08-22 - 2023-10-27 - G06T3/40
  • 一种非整数倍超方法及超分装置,所述非整数倍超方法,包括以下步骤:S101:输入待处理图像;S102:对所述待处理图像进行超处理获得超图像;S103:输出所述超图像;所述超处理的方式为:对所述待处理图像进行m倍降采样,进行图像特征提取、第一通道调整,再进行n倍上采样获得所述超图像。一种非整数倍超分装置,用于实现上述的方法,包括:降采样模块:对图像进行降采样;上采样模块:对图像进行上采样;特征提取模块:对图像进行特征提取;通道调整模块:将图像通道数调整为目标通道数。通过使用本发明的方法,在满足超效果的前提下,可以有效的降低模型计算量以及内存访问次数,适用于不同放大倍数的超处理场景。
  • 一种整数倍超分方法装置
  • [发明专利]针对图像效果的分割-CN202180067005.4在审
  • C-C·蔡;S·马德哈范;S-C·庄;K-J·许;V·R·K·达亚娜;江晓云 - 高通股份有限公司
  • 2021-09-07 - 2023-06-23 - G06T7/11
  • 提供了用于进行前景图像分割的系统、方法和计算机可读介质。在一些示例中,一种方法可以包括:获得目标的第一图像和目标的第二图像,第一图像具有第一视场(FOV),并且第二图像具有第二FOV;基于第一图像来确定第一割图,该第一割图识别第一图像中的第一估计前景区域;基于第二图像来确定第二割图,该第二割图识别第二图像中的第二估计前景区域;基于第一割图和第二割图来生成第三割图;以及使用第二割图和第三割图生成细化分割掩模,该细化分割掩模将目标的至少一部识别为第一图像和/或第二图像的前景区域。
  • 针对图像效果分割
  • [发明专利]图像增强方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211175231.7在审
  • 赵文勇 - 深圳信息职业技术学院
  • 2022-09-26 - 2022-12-16 - G06T5/10
  • 本发明涉及图像处理领域,揭露一种图像增强方法包括:对原始图像序列中每张图像进行主成分析,得到主分量图像序列和次分量图像序列;分别述主分量序列和次分量序列进行二维傅里叶正变换,得到主分量图像变换序列和次分量图像变换序列;利用预设的高频滤波器对次分量图像变换序列进行高频滤波,得到第一图像序列;利用预设的曝光滤波器对所述第一图像序列进行曝光滤波,得到第二图像序列;利用预设的聚焦滤波器对第二图像序列进行聚焦滤波,得到第三图像序列;将第三图像序列和主分量图像变换序列进行序列点加,得到点加图像序列,对点加序列进行二维傅里叶反变换,得到目标图像序列。本发明可以提高图像的增幅效果。
  • 图像增强方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种文本图像重建的方法及系统-CN202211429168.5在审
  • 胡文杰;肖良才 - 深圳市新良田科技股份有限公司
  • 2022-11-15 - 2023-03-21 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种文本图像重建的方法及系统,方法包括:预先构建基于深度学习的对抗生成网络,对抗生成网络的生成模型记为图像退化模型,对抗生成网络的判别模型记为超模型;获取高分辨率文本图像,将高分辨率文本图像输入图像退化模型,得到低分辨率文本图像;基于高分辨文本图像与对应的低分辨率文本图像对超模型进行训练,生成目标超模型;获取待重建的文本图像,将文本图像输入目标超模型,生成重建后的目标文本图像。本发明将高分辨率文本图像退化为有效的低分辨文本图像,训练获得的超模型生成的高分辨率文本图像更逼近高质量的文本的图像,在不额外提升相机质量的同时获取到更高质量的文本图像,提升图像重建效率。
  • 一种文本图像重建方法系统

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