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]基于帧内块复制的自适应图像预处理方法、装置及介质-CN202210281635.8在审
  • 王军;杨鹏健;张莱 - 中山大学
  • 2022-03-22 - 2022-07-01 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于帧内块复制的自适应图像预处理方法、装置及介质,本发明通过获取已编码区域的重建图像,将重建图像输入分类器进行判断处理,得到判断处理结果,当判断处理结果表征需要进行预处理,对重建图像进行图像增强处理得到增强图像,有利于改善重建图像的压缩伪影;获取重建图像对应的第一真实概率以及获取增强图像的第二真实概率,根据第一真实概率以及第二真实概率确定最终图像以替换重建图像,或者获取重建图像的第一像素均值以及增强图像的第二像素均值,根据第一像素均值以及第二像素均值确定最终图像以替换重建图像,有利于使更好图像质量的最终图像作为参考块,可以有效提升预测精度和编码效率,可广泛应用于视频编码领域。
  • 基于帧内块复制自适应图像预处理方法装置介质
  • [发明专利]一种光场显微系统的多色同步重建方法-CN202210929467.9在审
  • 金欣;杨钰祺 - 清华大学深圳国际研究生院
  • 2022-08-03 - 2022-11-01 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种光场显微系统的多色同步重建方法,属于计算机视觉与数字图像处理领域。所述方法包括:A1:根据图像采集系统的波长响应函数,对多波长荧光光场图像提取光谱信息并进行光谱校正;A2:分离单波长光场图像,利用单波长光场显微重建算法进行逐一重建;A3:为单波长重建结果赋色,并按线性叠加原则将所有重建结果融合本发明将同步多色光场重建方法解释为光谱信息提取与校正、单色重建和图像赋色与融合三个子方法,提出了一种易于实现、易于拓展的可靠的多色重建方法,对于推动神经科学的研究与促进同步多色光场显微技术的发展具有重要意义
  • 一种显微系统多色同步重建方法
  • [发明专利]一种基于CUDA的无镜立体图像重建方法-CN201510820242.X有效
  • 王吉林 - 徐州维林苑文化传媒有限公司
  • 2015-11-24 - 2016-08-24 - G06T15/10
  • 本发明公开了一种基于CUDA的无镜立体图像重建方法。,再将预处理图像进行特征提取,提取出特征点信息,然后预处理图像读入显存中,利用CUDA的API来对图像进行离散傅里叶变换,然后计算权重向量并与变换后的图像矩阵外加,转置图像矩阵后再对图像进行处理,再对结果进行离散傅里叶逆变换,最后对结果进行迭代,得到重建区域的图像信息,最终得到被重建的完整图像。该方法能够有效的提高待重建图像信息的准确性,显著的减少整个多视点图像重建过程中的计算量,大幅提升运算效率的同时保证图像重建后三维信息更加真实可靠。该方法可以在大多数图像重建方法中应用,能够有效地提高图像重建后的质量。
  • 一种基于cuda立体图像重建方法
  • [发明专利]一种耕地现场边云协同的三维重建方法-CN201911261761.1有效
  • 胡月明;陈春;徐驰;刘江川;陈联诚;张飞扬;张瑞 - 华南农业大学
  • 2019-12-10 - 2022-04-05 - G06T17/20
  • 本发明公开了一种耕地现场边云协同的三维重建方法,采用边缘与云协同计算架构,在获取图像数据后由边缘计算设备进行先行计算,对无人机拍摄的图像数据集提取元数据,进而根据元数据分割图像数据集。边缘计算设备衡量自身及云数据中心的性能,选择编排部署多个三维重建容器于云数据中心内进行三维重建。云数据中心内多个重建容器并行执行重建任务,以快速获得三维重建结果,并提供给边缘计算设备检索及下载;该方法主要面向农业项目监测场景,减少三维模型的重建时间和数据传输量,以期提升三维重建结果的响应速度和质量
  • 一种耕地现场协同三维重建方法
  • [发明专利]一种稀疏角度快中子CT成像方法-CN202010377207.6有效
  • 王鹍;苏明;高凡;韦炳军;帅茂兵 - 中国工程物理研究院材料研究所
  • 2020-05-07 - 2023-06-06 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种稀疏角度快中子CT成像方法,包括:(S1)利用快中子CT系统采集稀疏角度下待测样品的投影数据,获得待重建切片层的正弦图,并对正弦图进行对数变换处理;(S2)对投影数据采用统计迭代重建算法进行重建,得到初步的重建结果;(S3)构建稀疏角度快中子CT图像重建模型;(S4)对稀疏角度CT图像重建模型进行求解,获得图像全变分优化后的图像;(S5)循环步骤(S2)~(S4),当循环次数达到预设的次数后即停止计算,并将获得的迭代计算结果作为最终的重建图像。本发明不仅能更准确地刻画噪声模型,获得更好的重建图像,而且有效缩短了快中子CT的扫描时间,提高了迭代收敛速度。因此,本发明更好地满足了实际应用的需求。
  • 一种稀疏角度快中子ct成像方法
  • [发明专利]基于GPU的快速重建成像方法、设备及可读存储介质-CN202110389801.1有效
  • 褚政;叶宏伟 - 明峰医疗系统股份有限公司
  • 2021-04-12 - 2023-03-24 - G06T11/00
  • 本发明提供了一种基于GPU的快速重建成像方法、设备及可读存储介质,涉及医学图像处理领域,包括获取待重建数据进行维度转换,获得第一处理数据;采用第一任务集合对第一处理数据进行正向投影获得第一处理结果,且每一任务下,采用多线程同步处理,且存储在第一共享内存地址下;基于第一处理结果进行归约处理,获得正向投影结果;获取投影比值;采用第二任务集合对第一处理数据进行反向投影获得第二处理结果,且每一任务下,采用多线程同步处理,且存储在第二共享内存地址下;基于第二处理结果进行归约处理,获得反向投影结果;基于正向投影结果、投影比值以及反向投影结果生成图像并迭代重建,获得目标图像,解决现有图像重建耗时较多的问题。
  • 基于gpu快速重建成像方法设备可读存储介质
  • [发明专利]一种锈蚀钢结构承载性能评估方法、系统、设备及介质-CN202210563607.5在审
  • 王友德;武杰宾;徐善华;张海江 - 西安建筑科技大学
  • 2022-05-23 - 2022-09-09 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种锈蚀钢结构承载性能评估方法、系统、设备及介质,包括:对待评估钢结构上预选取的局部锈蚀区域进行表面特征扫描,并确定腐蚀评价指标;根据待评估钢结构的锈蚀表面随机表征模型及腐蚀评价指标,进行映射重建,得到待评估钢结构锈蚀表面形貌映射重建结果;根据待评估钢结构锈蚀表面形貌映射重建结果,建立待评估钢结构的基本构件的随机锈蚀表面有限元几何模型,并进行有限元模拟计算,得到待评估钢结构的基本构件的承载性能预测结果,并对待评估钢结构的承载性能进行评估,得到所述锈蚀钢结构承载性能评估结果;本发明将批量重建的表面形貌引入有限元模型中,计算结果具有更高准确性,实现了锈蚀钢结构承载性能预测与可靠性评估。
  • 一种锈蚀钢结构承载性能评估方法系统设备介质
  • [发明专利]存储器控制器与数据处理方法-CN202210301297.X在审
  • 吴柏纬 - 慧荣科技股份有限公司
  • 2022-03-24 - 2023-06-16 - G06F11/10
  • 微处理器响应于既定数据的第一解码结果对存储器装置执行反复读取操作,以取得包含既定数据的数据组块的多个读取结果,其中数据组块包括多个位元。微处理器更根据数据组块的读取结果执行一数据重建与更正程序,于数据重建操作中,微处理器根据数据组块的读取结果决定数据组块的位元所对应的一位元值,以产生一重建的数据组块,以及于错误更正操作中,微处理器将重建的数据组块提供给错误更正码引擎,以取得既定数据的一第二解码结果
  • 存储器控制器数据处理方法
  • [发明专利]用于TDS-OFDM系统的信道估计方法-CN200710175301.8有效
  • 彭克武;唐世刚;杨知行;潘长勇;宋健 - 清华大学
  • 2007-09-28 - 2008-03-05 - H04L25/03
  • 所述方法包括:将上一帧最后一次或当前帧上一次迭代得到的信道估计结果作为当前帧本次迭代的初始信道冲激响应,根据初始信道冲激响应去除伪随机序列对数据块的干扰,并进行数据块的循环重建;对循环重建结果进行均衡,并对均衡的结果进行部分判决;根据部分判决的结果和初始信道冲激响应去除数据块对伪随机序列的干扰,并进行伪随机序列的循环重建;根据循环重建结果重新估计信道冲激响应,并将信道冲激响应作为当前帧本次迭代的信道估计
  • 用于tdsofdm系统信道估计方法
  • [发明专利]基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法-CN201811642614.4有效
  • 向德辉;陈庚;陈新建 - 苏州大学
  • 2018-12-29 - 2020-09-08 - G06T7/00
  • 本发明基于外观字典学习和形状稀疏表示的图像分割方法,包括:将平均网格移动到初始中心位置;沿着平均网格的法线方向定位网格上每一个标志点的位置;结合形状稀疏表示算法获得初始分割结果;在得到的初始分割结果附近使用外观字典学习和法线搜索结合的算法进行标志点调整;对调整后的网格再次使用形状稀疏表示算法约束重建;根据重建结果结合梯度矢量流场的特性和外观字典学习的标签重建的概率值再次进行标志点的调整;并运用形状稀疏表示算法得到最终的分割结果。本方法充分利用外观字典学习具有分辨能力的外观先验信息和形状稀疏表示具有重建能力的形状先验信息,使得标志点定位算法和稀疏形状表示算法进行互补,最终得到更加精确的低剂量CT分割结果
  • 基于外观字典学习形状稀疏表示图像分割方法

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