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]一种基于二维非均匀曲变换的高精度地震数据重建方法-CN201610849154.7有效
  • 张华;杨海燕 - 东华理工大学
  • 2016-09-26 - 2018-03-23 - G01V1/28
  • 本发明公开了一种基于二维非均匀曲变换的高精度地震数据重建方法,其特征在于,在多尺度多方向二维曲变换的基础上,采用非均匀傅里叶变换,建立曲系数与空间非均匀采样下地震缺失数据之间的正反变换算子,在最小L1范数约束下,使用谱投影梯度法进行反演计算得到均匀曲系数,并且通过对该曲系数的标准二维曲变换处理,从而最终实现一种基于二维非均匀曲变换的高精度地震数据重建方法。本发明克服了传统二维曲变换方法不能重建非均匀采样下地震缺失道的缺点,并在重建过程能量无损失,具有反假频功能,大幅度提高了重建信号的保真度和信噪比,保护了微弱的有效信号,从而使反射同相轴更加连续,同时对于其它领域也具有借鉴意义
  • 一种基于二维均匀变换高精度地震数据重建方法
  • [发明专利]图象处理方法-CN200910208151.5有效
  • 金森克洋;本村秀人;菰渊宽仁 - 松下电器产业株式会社
  • 2005-06-07 - 2010-03-31 - G06T5/00
  • 图象处理方法,具备:对原图象进行规定的矢量变换,求出图象特征量矢量的第1步骤;取得在原图象中反映的被拍摄体的特性,并根据所取得的被拍摄体的特性,求出原图象的物理特性参数的第2步骤;参照物理特性参数,变换图象特征量矢量使原图象锐化的第3步骤;以及对变换后的图象特征量矢量进行规定的矢量变换的逆变换,生成新的图象的第4步骤,第1步骤,将图象特征量矢量,分成分别与原图象的纹理部和边缘轮廓部对应的纹理矢量和边缘轮廓矢量后求出;第3步骤,对于纹理矢量和边缘轮廓矢量,单独进行变换;第4步骤,将变换后的纹理矢量和边缘轮廓矢量结合后,进行逆变换,第3步骤中对于边缘轮廓矢量,按照指定的情景信息进行变换
  • 图象处理方法
  • [发明专利]基于非下采样轮廓的边缘检测方法-CN201110022134.X无效
  • 杨明强;陈达 - 山东大学
  • 2011-01-20 - 2011-05-25 - G06T5/00
  • 本发明公开了基于非下采样轮廓的边缘检测方法,该方法首先可以初步过滤一部分噪声点,利用能力泛函可以解决直接利用非下采样轮廓进行边缘检测造成的双边缘检测结果的问题。本发明的步骤如下:对图像进行J层非下采样轮廓波分解,得到每一层的非下采样轮廓系数矩阵;利用非下采样轮廓系数矩阵计算多尺度积点集;利用非下采样轮廓系数矩阵计算能量泛函,并且设定能力泛函的阈值T,将所有能量泛函小于
  • 基于采样轮廓边缘检测方法
  • [发明专利]基于混合小编码的医学超声图像压缩方法-CN200710072070.8无效
  • 沈毅;芦蓉 - 哈尔滨工业大学
  • 2007-04-20 - 2007-10-17 - H04N7/26
  • 本发明提供了一种基于混合小编码的医学超声图像压缩方法,1)对医学超声图像I进行小变换,对成像区进行小变换,即WIA(I×MI),对背景区进行小变换,即WBG(I×(1-MI)/S),MI代表成像区形状掩模,函数W表示整数提升小变换,其下角标IA表示对成像区域进行变换的小,函数W下角标BG表示对成像区域进行变换的小,S是尺度参数;2)根据超声图像的成像区形状掩模MI计算小域掩模MW,通过小域掩模MW计算得到图像的混合小系数;3)对混合小系数用小系数编码算法,基于分层树的集合划分算法进行编码,得到图像压缩结果。
  • 基于混合编码医学超声图像压缩方法
  • [发明专利]基于小波分解的瞬态信号声成像方法-CN202111646634.0在审
  • 李冉冉;赵黎瑶;赵静 - 南京中科声势智能科技有限公司
  • 2021-12-29 - 2022-04-26 - G01H17/00
  • 本发明公开了基于小波分解的瞬态信号声成像方法,具体涉及声成像技术领域,包括步骤如下:A1:首先,由信号频谱能量特征确定出信号的有效带宽,根据小频窗与尺度的关系得到有效带宽内对应的多个尺度因子,构造出Morlet小;A2:其次,通过对信号进行小变换,获得多组不同带宽的小变换系数以建立多分辨时频阵列信号模型;A3:最后,对目标瞬态信号所在平面进行网格划分,使用每个小域上的时频阵列信号模型对各个网格点进行波束形成通过对比宽带信号下傅里叶变换和小变换的频带范围,傅里叶变换的频带带宽是均匀划分的,在小变换中,频率越高,其对应的频带带宽也越大,这充分体现了小变换的“变焦”特性。
  • 基于分解瞬态号声成像方法
  • [发明专利]基于脊变换的医学数字减影图像融合方法-CN201010126052.5无效
  • 崔志明;张广铭;吴健 - 苏州大学
  • 2010-03-17 - 2010-08-11 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于脊变换的医学数字减影图像融合方法,包括下列步骤:(1)对2个图像分别进行脊变换,获得脊变换矩阵;(2)进行融合处理;(3)对融合后的脊变换矩阵进行脊变换,获得的重构图像即为融合后的图像;其特征在于:步骤(1)中,设定初始判断阈值和步长,据此进行脊变换,利用反变换重构融合图像,计算融合图像的信息熵,用动态模糊方法根据步长改变判断阈值重复上述操作,用对应最大信息熵的判断阈值作为最终判断阈值,获得步骤(1)所述的脊变换矩阵。
  • 基于变换医学数字图像融合方法
  • [发明专利]红外图像与可见光图像融合方法-CN201910113628.5有效
  • 刘涵;汪廷 - 西安理工大学
  • 2019-02-14 - 2022-02-11 - G06T5/50
  • 红外图像与可见光图像融合方法,首先利用鲁棒性主成分分析将源图像进行分解得到源图像的稀疏分量和低秩分量,然后采用基于区域能量的融合方法融合源图像的稀疏分量,采用非下采样轮廓变换方法对源图像的低秩分量进行尺度变换,得到低通子带和带通子带,采用基于区域能量的融合规则融合低通子带、梯度取大的融合规则融合带通子带,进行逆变换得到融合后的低秩分量。
  • 红外图像可见光融合方法

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