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]种基于低分析的图像方法-CN202010807000.8在审
  • 方敬;王晶晶;周茂霞;冷严 - 山东师范大学
  • 2020-08-12 - 2020-11-17 - G06T5/00
  • 本发明实施例涉及图像处理技术领域,具体公开了种基于低分析的图像方法,包括以下具体步骤:步骤S100:获取待处理图像;步骤S200:构建待处理图像的噪声块集,获取所述噪声块集中的第噪声图像;根据所述第噪声图像和无噪声图像构建网络模型;将待处理图像输入到所述网络模型,进行第处理,并获取去后的第目标图像;步骤S300:建立所述第目标图像的模型,进行块匹配操作,对每个局部块寻找其相似块并形成数据矩阵;对每个形成的数据矩阵进行低近似,得到后的图像数据矩阵;聚合所有低图像数据矩阵,得到后的第二目标图像。本发明实施例提供的图像方法能够有效的提高降噪图像的质量。
  • 一种基于分析图像方法
  • [发明专利]基于统计局部特征的图像方法-CN201610435536.5有效
  • 李正浩;陈魏然;杨隽莹;陈凯;龚卫国;李伟红;杨利平;胡伦庭 - 重庆大学
  • 2016-06-17 - 2018-08-31 - G06T5/00
  • 本发明公开了种基于统计局部特征的图像方法,首先利用局部算子,在不同参数条件下对图像进行局部变换,得到图像的正局部变换和负局部变换;接着将所述正局部变换和负局部变换相加得到参数连续变化的统计局部特征;之后在稀疏表示的图像方法的基础上,将所述统计局部特征作为约束条件对图像进行初次;最后通过控制前与后图像之间所述统计局部特征的差异对图像进行二次,实现图像噪声的去除,获得最终的清晰图像其显著效果是:与传统的基于稀疏表示的方法相比,具有更佳的效果,能够获得质量更高的图像,进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
  • 基于统计局部特征图像方法
  • [发明专利]图像处理方法、装置和终端-CN201310236109.0有效
  • 陈玮 - 华为技术有限公司
  • 2013-06-14 - 2016-11-30 - G06T5/00
  • 本发明实施例提供种图像处理方法、装置和终端,该方法包括:获取待处理的图像信号;对所述待处理的图像信号进行滤波处理,获得低频图像信号和高频图像信号;对所述低频图像信号进行第处理,获得第低频图像信号;对所述高频图像信号进行第二处理,获得第二高频图像信号;根据所述第低频图像信号和所述第二高频图像信号获得的图像信号,从而实现了对待处理的图像信号的处理,由于本实施例是将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号,然后再分别进行处理,从而使得处理过程简单,有利于硬件的实现。
  • 图像处理方法装置终端
  • [发明专利]种图像方法及装置-CN201810737255.4有效
  • 李俊 - 维沃移动通信有限公司
  • 2018-07-06 - 2020-11-10 - G06T5/00
  • 本发明提供了种图像方法及装置,涉及图像处理技术领域。所述方法包括:按照第预设方式和第二预设方式,分别对原始图像进行下采样,得到第下采样图像和第二下采样图像;对所述第下采样图像和所述第二下采样图像进行分别去,得到第图像和第二图像;基于所述第图像和所述第二图像进行上采样,得到与所述原始图像对应的图像。本发明实施例,对原始图像采用两种不同的预设方式下采样,然后对其分别去,得到第图像和第二图像,然后基于两种图像上采样,得到该原始图像对应的图像,提升了对原始图像的效果。
  • 一种图像方法装置
  • [发明专利]图像处理模型的训练方法、图像处理方法及装置-CN202210573491.3在审
  • 陈圣;曾定衡;王洪斌;周迅溢 - 马上消费金融股份有限公司
  • 2022-05-25 - 2022-08-30 - G06T5/00
  • 本申请公开了种图像处理模型的训练方法、图像处理方法及装置,用于提高图像效果。所述训练方法包括:利用原始样本图像、原始样本图像对应的局部擦除图像及基准图像,对待训练模型进行模型迭代训练,得到图像处理模型;待训练模型包括第分支网络、第二分支网络和融合网络;每次模型训练的具体实现方式有:第分支网络基于基准图像,对原始样本图像进行处理,得到第图像;第二分支网络对局部擦除图像进行处理,得到第二图像;融合网络对第图像和第二图像进行融合处理,得到第三图像;基于第图像、第二图像、第三图像以及基准图像,调整待训练模型的模型参数。
  • 图像处理模型训练方法装置
  • [发明专利]种结合边缘信息的图像方法-CN201810262921.3有效
  • 牛玉贞;杨彦;陈羽中;林乐凝 - 福州大学
  • 2018-03-27 - 2021-11-02 - H04N9/64
  • 本发明涉及种结合边缘信息的图像方法,包括以下步骤:步骤S1:对噪声图像采用加标准差σ作为参数进行,获得第结果;步骤S2:对不同噪声幅度下的噪声图像采用不同缩小率缩小后的标准差r×σ作为参数进行,获得第二结果;步骤S3:对第结果计算图像边缘信息,得到边缘图像;步骤S4:对边缘图像进行膨胀操作,得到膨胀后的边缘图像;步骤S5:采用膨胀后的边缘图像作为权重图,将第结果与第二结果相结合,获得最终的结果。该方法有利于提高图像方法的性能,可应用于图像和视频处理、计算机视觉等领域。
  • 一种结合边缘信息图像方法
  • [发明专利]基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像方法和系统-CN202210076101.1在审
  • 李华勇;黄俊杰;李训青 - 深圳市菲森科技有限公司
  • 2022-01-23 - 2022-04-29 - G06T5/00
  • 本申请涉及医学成像技术领域,具体为基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像方法和系统,包括:获取待的CBCT切片序列图像,并对待图像f进行增强锐化和高斯滤波得到第图像I;根据第图像I计算提取得到解剖先验权重图像,并进步计算生成得到标准差图像;根据标准差图像对第图像I进行双边滤波得到第二图像Ib;将第二图像Ib进行中值滤波得到第三图像Im,并与第二图像Ib进行加权融合处理得到最终的图像I<本发明能对含有大量噪声的口腔CBCT图像进行较大程度的平滑去,同时能够较好地保护重要的解剖细节信息,使医生对口腔的临床检查和诊断更精准。
  • 基于解剖先验口腔锥形ct三维图像方法系统

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