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[发明专利]高动态范围的图像重建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210935756.X在审
发明人：郑凌翔;刘卫芳 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种高动态范围的图像重建方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：对线性域长曝光图像和线性域短曝光图像进行全局对齐，获得全局对齐的线性域长曝光图像和线性域短曝光图像；对全局对齐的线性域长曝光图像和线性域短曝光图像进行特征图像提取，指导线性域目标特征图参考线性域参考特征图进行对齐，获得线性域短曝光目标帧特征图；构建线性域短曝光目标帧特征图和线性域参考特征图之间的远程依赖项，获得融合处理后的线性域短曝光注意力图；根据线性域短曝光注意力图以及线性域参考特征图进行解码处理，并将解码后的图像经输出层获得重建的高动态范围图像。
动态范围图像重建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法-CN202310589053.0在审
发明人：王伟业;邓阳君;胡文帅;李恒超;郭本俊;牛雪梅 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法，其包括以下步骤：S1：生成对抗域自适应框架进行学习特征变换，使高光谱湿地图像的源域样本与目标域样本进行特征匹配；S2：构造图胶囊神经域自适应网络结构，提取域不变特征和域相关特征，发现可迁移特征并跨域共享；S3：设计耦合结构两分类器，利用源域样本训练两分类器，最大化目标域样本的分类差异，通过识别分类边界实现高光谱湿地图像的精准分类。本发明同时发现可迁移知识并实现跨域共享，增强了类边界的有效判别，最终实现了在未知区域、复杂场景以及数据种类缺失、不足、不均衡条件下的高光谱湿地图像精准分类。
一种基于胶囊神经网络光谱湿地图像分类方法

[发明专利]不用重新计算运动矢量就可修改压缩图象的装置和方法-CN99118118.2无效
发明人： J·N·霍甘 -专利权人：惠普公司
申请日： 1999-08-23 - 公布日： 2000-05-31 - 主分类号： H04N7/24 文献下载
摘要：一个显示出暂时冗余度的经压缩的视频流被解压缩为一个非压缩域图象,在不用明显改动该图象中的空间关系的情况下就可修改该非压缩域图象,这种修改可包括向非压缩域图象中加入水印、从非压缩域图象中删去水印、在所述非压缩域图象中变更水印以及调整该非压缩域图象中的色度和亮度之后,使用在产生原始视频流时所用的相同的运动矢量,将所述经修改的图象重新压缩。这样,不用重新计算新的运动矢量就可重新压缩非压缩域图象,因此避免了高计算强度处理。
不用重新计算运动矢量修改压缩图象装置方法

[发明专利]一种基于成像测井与贝叶斯分类的变质岩储层溶蚀孔隙识别方法-CN202310142188.2在审
发明人：衣健;刘鹏程;朱博含;单玄龙;李昂;任淑悦 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于成像测井与贝叶斯分类的变质岩储层溶蚀孔隙识别方法，属于油气勘探技术领域，包括以下步骤：步骤一、识别成像测井静态图；步骤二、对成像测井静态图进行灰度图处理，得到灰度图；再将灰度图转化为二值图，再根据连通域对二值图进行连通域定量标记，计算连通域属性参数；步骤三、基于连通域属性参数，建立监督数学模型并识别孔隙。通过上述方式，本发明根据多个连通域特征参数，以及通过建立高斯数学模型，高斯数学模型可以体现单一特征的均值和方差以及分布情况，并利用贝叶斯法则将各个高斯模型特征参数融合形成贝叶斯数学模型，可有效区分裂缝和孔洞以达到识别孔隙，识别效率高，识别的准确性高，节省了人力。
一种基于成像测井贝叶斯分类变质岩溶蚀孔隙识别方法

[发明专利]基于空间域和光谱域联合的高光谱图像分类方法及系统-CN202211455111.2在审
发明人：李玮;张振磊;雷晟暄;宋峻林;田崇轩;赵宇航;安皓源;张延冰;赵晗竹 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于空间域和光谱域联合的高光谱图像分类方法及系统，涉及高光谱图像处理技术领域，该方法包括：对获取的高光谱图像进行降维处理；提取经降维处理后高光谱图像中肿瘤区域的三维立体特征，生成三维形态学轮廓图；将三维形态学轮廓图分别输入至预先训练的监督分类模型和无监督分类模型中，得到第一分类结果和第二分类结果，并利用多数投票法对第一分类结果和第二分类结果进行决策融合，得到高光谱图像中肿瘤区域的分类结果图。通过该方式，可以充分利用高光谱图像的空间域和光谱域，更加全面的提取肿瘤区域的特征信息，从而提高分类结果的准确率。
基于空间光谱联合图像分类方法系统

[发明专利]一种视频图像去雾方法及图像信号处理器-CN202210868863.5在审
发明人：崔明旭;赵倩;梅鹏举 -专利权人：豪威集成电路（成都）有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种视频图像去雾方法及图像信号处理器，视频图像去雾方法包括：提供前一帧的Bayer域图像，并根据前一帧的Bayer域图像得到大气光照值；提供当前帧的Bayer域图像，并根据当前帧的Bayer域图像得到RGB域图像和YUV域图像；根据RGB域图像得到透射率图；根据YUV域图像、大气光照值和透射率图得到去雾后目标图像，本发明在Bayer域图像通过简单计算得到大气光照值，在RGB域图像上处理得到透射率图时可以不依赖先验假设，去雾的最后恢复过程在YUV域图像上，以将去雾过程合理分配在Bayer域、RGB域与YUV域，从而占用更少的硬件资源，且实现复杂度低且鲁棒性高。
一种视频图像方法信号处理器

[发明专利]可行域预测方法、装置、系统和存储介质-CN202211153320.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：九识（苏州）智能科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请提供一种可行域预测方法、装置、系统和存储介质，应用于车辆自动驾驶或者辅助驾驶，方法包括：获取当前时刻的环视图像，并根据环视图像得到鸟瞰图特征；环视图像包括由车辆上多个摄像头采集的多个视角的图像；对鸟瞰图特征进行提取，得到当前时刻的鸟瞰图高维图像特征；根据当前时刻的鸟瞰图高维图像特征和多个历史时刻的鸟瞰图高维图像特征所构成的时序队列生成未来的可行域预测图，并输出可行域预测图。本申请实现了对未来场景的分析和预测，可以为车辆自动驾驶或辅助驾驶的行为决策提供依据，通过将场景感知和行为预测结合，避免了将可行域分割和障碍物预测划分为两个模块所造成的重复计算和信息累计误差，无需再独立进行行为预测
可行预测方法装置系统存储介质

[发明专利]基于大批量钣金件生产的面域生成方法-CN201710208326.7有效
发明人：刘跃生;李海艳;黄运保 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及基于大批量钣金件生产的面域生成方法，其包括以下步骤：(1)大片钣金件区域排列平面图构造；(2)调取CAD文件；(3)生成各面域；(4)对生成的面域进行过滤；(5)输出已生成并经过过滤的面域。本发明具有参数化、连续化和自动化等级高、生产效率高、节约人力资源、操作简单等优点。
基于大批量钣金件生产生成方法

[发明专利]一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法-CN202110606045.3在审
发明人：李维蒙;杨杰;吕锦刚;江小帆;张洪云 -专利权人：深圳市多维空间信息技术有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于涉及一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法，包括以下步骤：对极化SAR时序影像进行滤波处理；然后提取出影像的代表性样本；进行时序影像可迁移性评价，划分源域影像和目标域影像；然后选取源域有标签样本、目标域高信息量样本和目标域无标签样本；利用迁移学习对目标域无标签样本进行标注，并与高信息量样本合并，得到有标签样本集；基于有标签样本集训练随机森林分类器，对影像分类得到水体分布图，最后将所有影像的水体分布图进行组合，得到时序水体分布图。
一种基于迁移学习极化 sar 时间序列影像应急水体提取方法

[发明专利]基于接触图与模糊C均值聚类的蛋白质结构域划分方法-CN201910268930.8有效
发明人：胡俊;饶亮;刘俊;周晓根;陈伟锋;张贵军 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于接触图与模糊C均值聚类的蛋白质结构域划分方法，首先根据输入的待进行结构域划分的蛋白质序列信息，使用RaptorX‑Contact服务器预测蛋白质的接触图信息；然后对接触图信息进行加权处理；其次使用模糊C均值聚类算法对接触图信息进行聚类；再次根据聚类信息进行蛋白质结构域的划分；最后，使用I‑TASSER服务器预测每个结构域的三维结构。本发明提供一种计算代价低、划分精度高的一种基于接触图与模糊C均值聚类的蛋白质结构域划分方法。
基于接触模糊均值蛋白质结构划分方法

[发明专利]基于降采样成像几何建模的CT重建神经网络结构及方法-CN202110513444.5在审
发明人：马建华;何基 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于降采样成像几何建模的CT重建神经网络结构及方法，网络结构包括学习型投影域滤波网络模块，用于对CT原始投影数据进行滤波处理和降采样处理，获得降采样的投影域特征图；降采样的学习型反投影模块，用于对降采样的投影域特征图进行反投影操作，获得降采样的图像域特征图；学习型图像域滤波网络模块，用于对降采样的图像域特征图进行滤波处理和升采样处理，获得CT重建图像；降采样的学习型反投影模块设置有多通道降采样反投影算子。本发明的基于降采样成像几何建模的CT重建神经网络结构及方法，CT图像重建计算复杂度低、速度快且获得的CT重建图像精度高。
基于采样成像几何建模 ct 重建神经网络结构方法

[发明专利]一种基于基尼指数的领域自适应语义分割方法-CN202010781502.8在审
发明人：王立春;胡玉杰;王少帆;孔德慧;李敬华;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于基尼指数的领域自适应语义分割方法，利用基尼指数度量输出预测的不确定性，在输出层对目标域输出预测进行不确定性度量及约束，减小源域和目标域在类别分布上的差异，进行域间自适应；依据基尼指数对目标域预测的不确定性度量结果将目标域样本集划分为两个子集，对域内高置信度预测对应的样本利用伪标签作为弱监督信息训练域内自适应分割网络，对域内自适应分割网络两个子集的输出预测计算基尼指数图，对低置信度样本计算的基尼指数图进行约束，并利用判别器Dt判别基尼指数图属于哪个子集，基于对抗思想减小目标域域内的差异，提高语义标注精度。与现有技术相比较，本发明显著提高了目标域的语义标注准确率。
一种基于指数领域自适应语义分割方法

[发明专利]一种同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法-CN202310526450.3在审
发明人：石保顺;姜轲;练秋生 -专利权人：燕山大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法，属于医学成像领域，具体为：模拟稀疏角度采样下受射束硬化影响的投影数据，获得稀疏采样且含金属迹的正弦图样；对稀疏正弦图插值处理得到全采样尺寸的正弦图，将该正弦图作为正弦域的初始正弦图；根据伪影的可加性性质，对含大量伪影的CT图像进行初步分解，得到图像域的初始估计图像和伪影域的初始伪影图像；建立多域优化模型，对构建的多域优化问题进行交替迭代最小化求解；分别对正弦域、图像域和伪影域进行迭代更新；输出重建的高精度CT图像。本发明能够模拟CT成像设备获得的含金属迹且稀疏的正弦图样进行同时稀疏角度CT重建及金属伪影校正，重建效果好校正精度高。
一种同时稀疏角度 ct 重建金属高精度校正方法

[实用新型]一种彩膜基板及其显示面板和显示装置-CN201520319729.5有效
发明人：周婷 -专利权人：厦门天马微电子有限公司;天马微电子股份有限公司
申请日： 2015-05-18 - 公布日： 2015-12-02 - 主分类号： G02F1/1333 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种彩膜基板及其显示面板和显示装置，通过在每个色阻单元中增加了至少两种不同颜色的色阻，扩大了在CIE-XY色度图上的色域面积，即多个颜色在CIE-XY色度图上对应的坐标相互间围成五边形色域图或者六边形色域图，具有此种的显示屏会具有较高的饱和度和高色域化。
一种彩膜基板及其显示面板显示装置

[发明专利]抗散射成像方法与装置-CN202010534696.1有效
发明人：边丽蘅;常旭阳;张军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G01N21/47 文献下载
摘要：本申请提出一种抗散射成像方法与装置，包括以下步骤：获取散斑图；计算散斑图的自相关信息，对自相关信息进行傅里叶变换后取模值获取原始目标傅里叶域幅值信息；对散斑图进行分块处理得到N张子散斑图，并利用N张子散斑图计算双谱得到双谱相位；其中，N为正整数；根据双谱相位计算原始目标傅里叶域相位的初始估计值，并利用高斯牛顿优化方法对初始估计值进行迭代优化得到高精度傅里叶域相位；根据原始目标傅里叶域幅值信息和高精度傅里叶域相位重建原始目标图像由此，从单张散斑图即可重建原始目标信息，且幅值和相位恢复过程相互独立，相位恢复精度高，抗噪性强。
散射成像方法装置

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