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]图像方法及装置-CN201810874971.7有效
  • 朱传伟;李广;白璐 - 东软医疗系统股份有限公司
  • 2018-08-02 - 2022-04-01 - G06T7/33
  • 本公开提供一种图像方法及装置,其中方法包括:获取参考图像和待图像,对待图像进行初始,得到初始图像;在所述初始图像和参考图像中根据预定划分策略分别划分出彼此对应的第一局部图像块和第二局部图像块;将所述第一局部图像块与第二局部图像块进行局部,得到第一局部图像块的形变场;将所述第一局部图像块的形变场应用于所述初始图像,得到精确图像。实施本申请实施例,能够有效提高准确度,同时可以减少准时间。
  • 图像方法装置
  • [发明专利]发票图像方法、设备及计算机存储介质-CN202010601600.9在审
  • 赵诗云;陈媛媛 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2020-06-28 - 2020-10-30 - G06K9/62
  • 本申请提供一种发票图像方法及相关设备。包括:提取待发票图像的待特征图和模板发票图像的模板特征图;计算待特征图中每两待特征点间的待距离;依据待距离由小到大,依次选取第一预设数量的待特征点对,以获取待发票图像中的待像素点对,其中,所述待像素点对对应所述待特征点对;计算模板特征图中每两模板特征点间的模板距离;依据模板距离由小到大,依次选取第一预设数量的模板距离,以根据第一预设数量的模板距离对应的模板特征点对,获取模板发票图像中的模板像素点对,其中,所述模板像素点对对应模板特征点对;计算待像素点对和模板像素点对间的转换关系;根据转换关系,将待发票图像向模板发票图像进行转换。本申请提高了率。
  • 发票图像方法设备计算机存储介质
  • [发明专利]图像方法、装置、设备及存储介质-CN202110661355.5在审
  • 徐哲;卢东焕;魏东;马锴;郑冶枫 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-06-15 - 2021-12-21 - G06T3/00
  • 本申请公开了一种图像方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能领域。包括:获取样本图像对,样本图像对中包含样本待图像和样本目标图像;将样本图像对输入第一网络,得到样本待图像与样本目标图像之间的第一形变场,并通过第一形变场对样本待图像进行形变处理,得到第一图像;将样本图像对输入第二网络,得到样本待图像与样本目标图像之间的第二形变场,并通过第二形变场对样本待图像进行形变处理,得到第二图像,第一网络的第一网络参数与第二网络的第二网络参数是不同训练时间下的网络参数;基于第一形变场、第一图像、第二图像以及样本目标图像,训练第一网络。
  • 图像方法装置设备存储介质
  • [发明专利]图像方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111116944.1在审
  • 田宽;张军 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-23 - 2022-04-05 - G06T7/33
  • 本申请实施例公开了一种图像方法、装置、计算机设备及存储介质,属于图像处理技术领域。该方法包括:获取第一病理图像和第二病理图像,第一病理图像和第二病理图像为同一目标对象的病理图像;对第一病理图像和第二病理图像进行轮廓,得到第一参数,第一参数为用于调整第二病理图像中目标对象的轮廓的参数;对第一病理图像和第二病理图像进行目标部位的,得到第二参数,第二参数为用于调整第二病理图像中目标部位的位置的参数;基于第一参数和第二参数,调整第二病理图像,得到第二病理图像的图像该方法采用先整体再局部精确方式,降低了难度,提高了图像的准确性。
  • 图像方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种干涉合成孔径激光雷达系统的图像方法-CN201710330065.6有效
  • 张勇;邱鹏宇;赵远 - 哈尔滨工业大学
  • 2017-05-11 - 2019-06-11 - G01S17/89
  • 一种干涉合成孔径激光雷达系统的图像方法,涉及InSAL系统的图像算法,为了解决InSAR的方法效果差、速度慢的问题。该发明包括估算出平移的尺度,以最大相关函数作为标度进行标准点粗,划定分割位置,两个分割位置之间的标准点为近零多普勒位置标准点,采用谱方法得到标准点精偏移量,两个分割位置之外的标准点为远零多普勒位置标准点,采用最大相关函数作为标度得到标准点精偏移量,将标准点精偏移量组合得到主图像的标准点精偏移量矩阵,确定主图像中任意一个像元的偏移量;根据偏移量,采用三次样条函数插值方法对辅图像进行重采样本发明适用于InSAL系统的图像
  • 一种干涉合成孔径激光雷达系统图像方法
  • [发明专利]基于深度学习的多模态医学图像无监督方法及系统-CN202111461476.1在审
  • 蔡聪波;柯凌志;蔡淑惠 - 厦门大学
  • 2021-12-02 - 2022-03-01 - G06T7/33
  • 基于深度学习的多模态医学图像无监督方法及系统,涉及医学图像。制作模拟仿真样本,将浮动图像、参考图像及浮动图像的序列相关信息输入子网络N1,利用所得形变场对浮动图像重采样得初步图像;将初步图像、参考图像及原序列相关信息输入网络N2,利用所得最终形变场对初步图像重采样得最终图像,通过计算图像与参考图像间的损失函数对网络优化从而达到非刚性医学图像的精确。系统设有数据仿真模块、网络训练样本预处理模块、神经网络模型训练模块、待样本及序列信息预处理模块和无监督模块。解决深度学习方法对数据样本的依赖性。只需协同输入待浮动图像的序列信息图即可精确完成
  • 基于深度学习多模态医学图像监督方法系统
  • [发明专利]多尺度特征融合的图像方法、模型训练方法及设备-CN202211231125.6在审
  • 陈栋;高子健;田亮;刘京 - 河北师范大学
  • 2022-10-09 - 2022-12-30 - G06T7/33
  • 本发明提供多尺度特征融合的图像方法、模型训练方法及设备,该方法包括:获取待的图像;将待的图像和指定图像输入到预先训练的图像模型中,以得到图像;图像模型的参数是基于从多个训练样本中选出的待图像和固定图像对预先构建的网络模型进行训练,并基于固定图像与后的图像之间的相似度损失函数值确定的;其中,预先构建的网络模型包括刚性网络和非刚性网络,非刚性网络的编码器包括自适应感受野卷积模组和卷积层,非刚性网络的解码器包括多尺度特征融合路径和跳跃链接本发明可以在保证的准确度的同时,还可以快速完成
  • 尺度特征融合图像方法模型训练设备
  • [发明专利]图像方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN201910485224.9有效
  • 钟若飞;武士勇;彭雪丽 - 首都师范大学
  • 2019-06-05 - 2021-07-20 - G06T7/33
  • 本申请提供一种图像方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取初始基准图像及初始待图像;将初始基准图像转换为指定位深的第一基准图像,将初始待图像转换为指定位深的第一待图像;基于第一基准图像及第一待图像,确定第一基准图像传递到第一待图像的第一透视变换矩阵;将初始待图像根据第一透视变换矩阵进行融合,得到后图像。在本方案中,通过对初始基准图像及初始待图像的位深进行转换,在进行位深转换后,再对初始基准图像和初始待图像进行传递图像,有助于提高图像的准确性,改善无法支持高光谱图像处理的问题。
  • 图像方法装置电子设备计算机可读存储介质

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