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]医学图像增强方法和设备-CN201410081927.2无效
  • 宋晓东;陈迺迪;钱唯;刘远明 - 杭州千思科技有限公司
  • 2014-03-07 - 2014-05-28 - G06T5/00
  • 本发明提供一种医学图像增强方法和设备,该方法包括:获得输入图像,所述输入图像中包括病变特征区域和背景结构区域,所述病变特征区域的属性特征包括形状、纹理和轮廓,采用傅里叶变换算法,对输入图像进行形状的相似变换和旋转变换,以对输入图像的形状属性进行增强;对经过形状相似变换和旋转变换后的输入图像进行平滑滤波处理,以抑制输入图像中的噪声成分,并平滑输入图像中背景结构区域的特征细节,以便增强病变特征区域;对经过所述平滑滤波处理后的输入图像进行小变换处理
  • 医学图像增强方法设备
  • [发明专利]基于平移不变剪切和栈式自编码的图像融合方法-CN201710053310.3在审
  • 罗晓清;张战成;王鹏飞;檀华廷;王骏;董静 - 江南大学
  • 2017-01-18 - 2017-06-27 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于平移不变剪切和栈式自编码的图像融合方法。其实现步骤为首先用平移不变剪切变换将待融合图像分解成低频子带系数和高频子带系数;其次,低频子带系数反映了图像的基础轮廓,利用加权取平均的方法进行融合;高频子带系数反映了图像的边缘和纹理信息,本发明提出了一种基于栈式自编码特征的融合方法以小块作为输入训练栈式自编码网络,利用训练好的网络再对小块进行编码得到特征,并利用空间频率进行特征增强得到活动测度,最后利用此活动测度数值取大的融合规则进行高频子带系数小块的融合,所有小块融合后利用滑动窗口逆变换得到高频子带;最后利用平移不变剪切变换得到融合后的图像。
  • 基于平移不变剪切编码图像融合方法
  • [发明专利]基于同步压缩小变换域变压器局部放电去噪方法-CN201910543829.9有效
  • 徐艳春;夏海廷;高永康 - 三峡大学
  • 2019-06-21 - 2021-07-20 - G01R31/12
  • 基于同步压缩小变换域变压器局部放电去噪方法,包括对模拟局部信号进行小变换得到小系数矩阵;对小变换系数矩阵进行高阶统计量分析,利用峰度阈值准则对小变换系数矩阵进行噪声的初步抑制,得到修正过的小变换系数矩阵;利用修正过的小变换系数矩阵得到同步压缩小变换系数矩阵,采用广义交叉验证算法得到同步压缩小变换系数矩阵的噪声阈值水平;利用噪声阈值水平采用剪切阈值算法对同步压缩小变换系数矩阵进行残余噪声的抑制,得到噪声干扰较小的同步压缩小变换系数矩阵;对噪声干扰较小的同步压缩小变换系数矩阵进行同步压缩小变换,得到较为纯净的局部放电一维时域信号。
  • 基于同步压缩变换变压器局部放电方法
  • [发明专利]基于白光和单色光的混合光学小变换方法-CN200710092947.X无效
  • 田逢春;韩亮;李立;曾孝平;冯文江;唐光菊;于雯辉;刘赛;姬艳丽 - 重庆大学
  • 2007-11-07 - 2008-03-26 - G02B27/46
  • 本发明涉及一种基于白光和单色光的混合光学小变换方法,还构造一种光学小滤波器,先将输入图像经单色光光学小变换系统实现光学小变换中的高通滤波,得到输入图像小变换的高通滤波的数值结果;将输入图像经白光光学小变换系统实现光学小变换中的低通滤波,得到输入图像小变换的低通滤波的数值结果;然后由所述高通滤波的数值结果和低通滤波的数值结果,通过小变换的数值算法,在计算机上重建输入图像。该方法所实现的光学小变换能够被应用于图像压缩。与传统的基于单色光的光学小变换系统相比,它能有效地克服相干噪声和散斑噪声,且由该系统实现的光学小变换结果重建的图像的质量有明显提高。
  • 基于白光单色光混合光学变换方法
  • [发明专利]一种实现数控裁床设备物料定位的方法-CN201710656531.X在审
  • 李晗菲 - 深圳市布易科技有限公司
  • 2017-08-03 - 2017-12-19 - G06T7/00
  • 包括如下步骤获得被加工的物料和校正标尺的位图图像;提取位图图像中的物料轮廓和校正标尺轮廓,分别转化为物料轮廓和校正标尺轮廓的矢量数据;用校正标尺在位图图像中的大小和预先存储的校正标尺的实际尺寸,对物料轮廓的矢量数据进行比例变换,用变换后的物料轮廓的矢量数据所形成的轮廓多边形表达物料的实际轮廓;利用轮廓多边形和表达切割轨迹的轨迹多边形的点数据,计算出变换矩阵;利用变换矩阵对轨迹多边形进行几何变换,得到变换后的轨迹多边形;判定轨迹多边形是否完全落在轮廓多边形的内部
  • 一种实现数控设备物料定位方法

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