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]气动光学效应图像空变模糊核的点近邻复原方法及系统-CN202111364544.2有效
  • 洪汉玉;刘新宇;张耀宗;张天序;曹新莉 - 武汉工程大学
  • 2021-11-17 - 2022-03-15 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于气动光学效应图像空变模糊核的点近邻复原方法,包括以下步骤:对输入的气动光学效应的模糊图像进行计算,滤除对估计模糊核不利的部分区域,筛选得到图像中多个大梯度结构区域;对筛选出的多个大梯度结构区域对应的模糊图像区域,估计出各区域模糊核,同样计算出整幅模糊图像的总模糊核;将模糊图像中每个像素点到各区域中心点的距离进行比较,将距离最近的区域模糊核作为该像素点的模糊核;利用空变模糊核的空间相关性,得到每个像素点的近似精确模糊核;根据每个像素点的近似精确模糊核,逐点反卷积计算得到复原图像。本发明可以提高气动光学效应模糊图像的复原质量。
  • 气动光学效应图像模糊近邻复原方法系统
  • [发明专利]基于支持向量机的混合式点对点流量检测方法-CN200910029899.9有效
  • 纪迎彬;黄勤;郭晓凤 - 扬州永信计算机有限公司
  • 2009-03-20 - 2009-08-19 - H04L29/06
  • 采用基于SVM和基于流量统计特征与深层数据包检测技术相结合的分布式总体架构,使用混合式的检测手段,有效地提高P2P流量检测的精度和速度,降低虚警率和漏警率,适应P2P检测系统对不断增长的P2P新的应用的控制要求本方案中对支持向量机(SVM)的分类器的分类进行更细也是更有效的划分,独立出一个模糊区域模糊区域的引入使得分类器不是在碰到任何数据时都时简单的将其归结为P2P流量或者非P2P流量,而是通过由模糊区域将数据传到管理平台的分析模块分析模块确定的P2P流量数据特征将分别根据情况传递到匹配模块或校正模块,进一步提高检测的效率。
  • 基于支持向量混合式点对点流量检测方法
  • [发明专利]一种模糊图像复原方法-CN201610056841.3在审
  • 姜志国;张浩鹏;董博;赵丹培;谢凤英;史振威;罗晓燕 - 北京航空航天大学
  • 2016-01-27 - 2016-07-06 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种模糊图像复原方法,应用于由相机和被拍摄目标相对运动形成的模糊图像,所述方法包括:通过所述图像得到所述图像的平滑区域;通过所述图像的平滑区域计算平滑区域标记矩阵;根据所述图像生成初始模糊核;通过对所述初始模糊核优化得到模糊核的估计值;通过所述模糊核的估计值对模糊图像进行复原。本发明对图像的平滑区域进行标记,充分利用图像中的平滑区域信息对模糊核估计过程施加约束,保证模糊核估计的准确性,利用估计的模糊核的对模糊图像进行复原,对于运动图像模糊复原有重要意义。
  • 一种模糊图像复原方法
  • [发明专利]基于优化分割的植物叶片病虫害程度检测方法-CN202211605770.X有效
  • 梁欣玥 - 南京信息工程大学
  • 2022-12-14 - 2023-05-19 - G06T7/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域,提出了基于优化分割的植物叶片病虫害程度检测方法,包括:获取植物叶片图像的灰度图以及每个超像素块的模糊度,得到清晰超像素块以及模糊超像素块;获取灰度图的第一连通域,获取第二连通域以及第三连通域获得所有第二连通域边缘线梯度方向上的第一灰度变化速率,得到所有第三连通域上每个边缘点的第二灰度变化速率;根据每个第二变化速率与第一变化速率计算矫正参数,对所有第三连通域的边缘像素点进行矫正;获取拉伸对比系数,使用拉伸对比系数对模糊区域进行拉伸,对拉伸后的图像进行检测,并进行药物防治。本发明使得模糊区域的边界和非边界叶片区域像素点的对比度增大,更有利于对植物病虫害的检测
  • 基于优化分割植物叶片病虫害程度检测方法
  • [发明专利]基于图像的局部模糊篡改盲检测方法-CN201010215643.X无效
  • 何超;方勇 - 上海大学
  • 2010-06-29 - 2010-10-13 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于图像的局部模糊篡改盲检测方法,其步骤包括:(1)图像预处理;(2)分别用prewitt边缘检测算法和多项式拟合的边缘检测算法标定图像的边缘;(3)两种算法标定的图像边缘比较,确定可疑的模糊篡改边缘;(4)消除误检测点(5)标定图像局部模糊篡改区域。该方法把两种不同的边缘检测算法相比较,在图像边缘比较时将影响检测结果较大的图像强边缘去除;该方法的算法在检测之前对图像进行的滤波和边缘增强,能提高算法抵抗图像后处理的能力,图像在经过不同程度的增加噪声和JPEG压缩处理之后,对不同类型模糊篡改仍具有良好的正确率。
  • 基于图像局部模糊篡改检测方法
  • [发明专利]模糊卷积神经网络训练方法、装置、设备及存储介质-CN202111342163.4在审
  • 丁贵广;王泽润 - 清华大学
  • 2021-11-12 - 2022-03-25 - G06T5/00
  • 本申请提出了一种去模糊卷积神经网络训练方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:获取模糊图像训练集,模糊图像训练集包括局部模糊训练集和全局模糊训练集;构建初始去模糊卷积神经网络,包括模糊区域感知网络和去模糊网络;其中去模糊网络包括模糊区域感知注意力模块和去模糊模块;将局部模糊训练集分别对模糊区域感知网络和模糊区域感知注意力模块进行训练,并将模糊图像训练集输入至去模糊模块进行训练,得到中间去模糊卷积神经网络;将局部模糊训练集和全局模糊训练集交替输入中间去模糊卷积神经网络,进行联合训练,得到最终的去模糊卷积神经网络。该方法使去模糊卷积神经网络更满足实际应用场景,提高去模糊效果。
  • 模糊卷积神经网络训练方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种消化道内镜有效可视区域自动裁剪方法-CN202111679766.3在审
  • 林煜;胡延兴 - 厦门影诺医疗科技有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-08 - G06T7/11
  • 本发明提供了一种消化道内镜有效可视区域自动裁剪方法,包括:利用消化道内镜图片的模糊图、二值图进行联合计算,获得消化道内镜图片的加强模糊图;对加强模糊图进行二值化,获得加强掩码图;采用轮廓检测,对加强掩码图的图片信息进行循环筛选,确定符合需求的图片区域;根据图片区域对消化道内镜图片进行裁图,获得有效可视区域。本发明可对图片进行智能识别,自动获取有效的图片区域,达到自动裁剪图像的效果,在各种场景、各种机型、不同手术类型的图片下,均可进行有效区域的提取。其成功率非常高,在99.9%以上,主要是效果很稳定,裁剪出来的区域基本都是正确的。
  • 一种消化道有效可视区域自动裁剪方法

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