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[发明专利]一种基于高斯云变换的图像处理方法及装置-CN201210592697.7有效
发明人：刘玉超;李德毅;杜鹢;何雯;李琳;陈桂生 -专利权人：刘玉超;李德毅;杜鹢
申请日： 2012-12-31 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高斯云变换的图像处理方法及装置，所述方法包括：通过提取图像每个像素的灰度值，形成所述图像的灰度值数据样本集；通过统计所述灰度值数据样本集频率分布的波峰数量，得到用于形成初始高斯云的数量m；按照所述数量m,将所述灰度值数据样本集合成m个高斯云；依次将m个高斯云的含混度与含混度阈值进行比较，以确定是否存在其含混度大于含混度阈值的高斯云；若存在其含混度大于含混度阈值的高斯云，则按照将所述数量m逐次减一的方式，重复灰度值数据样本集合成高斯云的处理及高斯云含混度与含混度阈值比较的处理，直至所有高斯云的含混度均小于等于所述含混度阈值；输出其含混度均小于等于所述含混度阈值的所有的高斯云。
一种基于高斯云变换图像处理方法装置

[发明专利]空间变异的非平稳非高斯地震动时程模拟方法-CN201710533644.0有效
发明人：吴勇信;高玉峰;张宁;张飞;于新 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-07-03 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种空间变异的非平稳非高斯地震动时程模拟方法，该方法通过对非平稳高斯功率谱矩阵的迭代求解，而非简单地将其假定为与目标非平稳非高斯功率谱矩阵，从而使得所模拟的空间变异的非平稳非高斯地震动时程的非平稳功率谱矩阵与目标非平稳功率谱一致通过迭代求解得到的潜在非平稳高斯功率谱矩阵后，可以使用谱表示法模拟空间变异的非平稳高斯地震动时程，然后再通过目标概率分布函数与高斯分布之间的非线性转换，将每个点的非平稳高斯地震动时程转化为非平稳非高斯地震动时程该方法模拟的非平稳非高斯地震动时程精度高、迭代收敛性强，且可以与FFT联合使用，从而保证了模拟效率，适于推广应用。
空间变异平稳非高斯震动模拟方法

[发明专利]图像处理方法与装置、终端及可读存储介质-CN202110952751.3在审
发明人：林泉佑 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：图像处理方法包括：对原始图像进行分解，以获取一层拉普拉斯金字塔和一层第一高斯金字塔，拉普拉斯金字塔对应原始图像的高频部分，第一高斯金字塔对应原始图像的低频部分。将第一高斯金字塔拆分为多层第一子高斯金字塔。对每层第一子高斯金字塔进行对比度调控以获取第二高斯金字塔。利用拉普拉斯金字塔及第二高斯金字塔进行重构以获取目标图像。本申请的图像处理方法中，将原始图像分解为高频的拉普拉斯金字塔和低频的第一高斯金字塔，并将第一高斯金字塔拆分为多层第一子高斯金字塔，从而对每层第一子高斯金字塔进行对比度调控，以从不同层面进行细节增强，实现对细节部分针对性增强
图像处理方法装置终端可读存储介质

[发明专利]一种机载LiDAR波形数据高斯分解方法-CN201610056137.8在审
发明人：徐景中;孟志立 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-01-27 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种机载LiDAR波形数据高斯分解方法，该方法采用混合高斯模型对去噪后的原始波形信号建模，利用局部最大值确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰间的距离划分为不同类型的波形，分别估计初始参数，按照高斯分量宽度横向逐步迭代分解估计初始高斯分量，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，实现机载LiDAR波形数据精确分解。具有如下优点：可以有效地检测回波信号中的叠加波和弱波分量，采用循环迭代的横向分解策略，提高了初始参数估计的准确度，对初始估计做了优化，去除了初始估计中无效的高斯分量，确定了最佳的高斯分量分解个数，可以实现机载
一种机载 lidar 波形数据分解方法

[发明专利]一种高斯光片成像方法和系统-CN201810774883.X在审
发明人：费鹏;平峻宇;赵方;聂俊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本发明公开一种高斯光片成像方法及系统，包括：提供一路高斯激光光束；利用所述高斯激光光束产生一个可以运动的超薄高斯光片，所述高斯光片用于透射在样本上以激发所述样本产生荧光信号，所述高斯光片的运动方向沿其传播方向；通过带有电子狭缝的探测器收集所述荧光信号，并对荧光信号曝光成像，以获取样本的图像，所述探测器采用低数值孔径的探测物镜以进行大视场成像，电子狭缝的宽度与所述高斯光片的共聚焦范围对应；控制所述电子狭缝运动，电子狭缝的运动速度与所述高斯光片的运动速度保持同步。本发明使用高速扫描运动的光片解决了静态高斯光片工作时分辨率与视野范围不可兼得的问题。
高斯光荧光信号狭缝高斯激光光束探测器成像样本大视场成像传播方向高速扫描曝光成像时分辨率数值孔径速度保持探测物镜狭缝运动样本产生共聚焦光片透射图像视野激发

[发明专利]一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片-CN201910557382.0在审
发明人：赵旺 -专利权人：珠海市一微半导体有限公司
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片，通过对输入的原图选用不同的尺度系数先做行顺序高斯卷积，然后把各层行高斯卷积结果暂存到各自对应的存储器中。然后从存储器中读取列数据，选用不同的尺度系数做列顺序高斯卷积，得到高斯金字塔图像。对高斯金字塔图像，采用下一层图像减上一层图像得到高斯差分金字塔。通过采用并行读取图像数据与串行高斯卷积运算相结合的方式，只使用一组高斯卷积运算单元进行分时复用，提高了运算单元使用效率；同时采用流水设计，通过读取图像数据与高斯卷积运算并行进行，保证了算法的实时性。
一种图像尺度空间建立方法处理芯片

[发明专利]一种高斯分布量子态确定方法、装置以及电子设备-CN201911300061.9在审
发明人：董莹;段润尧 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高斯分布量子态确定方法、装置以及电子设备，涉及量子技术领域。具体实现方案为：获取初始高斯分布量子态；对初始高斯分布量子态进行量子傅里叶变换，得到量子变换结果；对量子变换结果进行演化，获得量子演化结果；对量子演化结果进行量子傅里叶逆变换，得到目标高斯分布量子态。在制备目标高斯分布量子态的过程中，无需对目标高斯分布量子态中每个分量的系数分别进行单独的确定过程，通过对初始高斯分布量子态进行量子傅里叶变换，然后进行量子演化，并对量子演化结果进行量子傅里叶逆变换即可得到目标高斯分布量子态，可减少计算量，降低目标高斯分布量子态制备的复杂程度。
一种分布量子确定方法装置以及电子设备

[发明专利]基于GPU的无人机影像特征点提取方法-CN202110662591.9在审
发明人：王慧静;王海强;刘建明;张谷生;严华 -专利权人：北京道达天际科技有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括通过CPU将原始无人机影像和高斯滤波函数上载到GPU；通过GPU采用所述高斯滤波器函数，对所述原始无人机影像进行预处理，生成高斯金字塔影像；采用预设算法对所述高斯金字塔影像进行搜索，得到角点特征点，将所述高斯金字塔影像读回到CPU；通过CPU对所述高斯金字塔影像进行图层相减生成高斯差分金字塔，并将所述高斯分差金字塔传输到GPU；通过GPU对所述高斯差分金字塔进行斑点特征点提取，得到斑点特征点；完成对所述无人机影像的特征点提取
基于 gpu 无人机影像特征提取方法

[发明专利]基于风控模型的样本生成方法、装置、设备及存储介质-CN202210886072.5在审
发明人：李潇;岳帅;吴艳 -专利权人：上海孚厘科技有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：根据当前样本数据，得到当前期望数据；根据当前期望数据，得到当前高斯参数数据，根据当前高斯参数数据，确定目标高斯参数数据；获取评估数据与高斯混合成分数量之间的对应关系，根据对应关系，确定目标高斯混合成分数量；根据目标高斯参数数据及目标高斯混合成分数量，确定目标高斯混合分布，根据目标高斯混合分布，生成目标样本数据；根据当前样本数据及目标样本数据进行风控模型训练，通过训练得到的风控模型进行用户检测。
基于模型样本生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种高斯模糊的实现方法和装置-CN200810239515.1有效
发明人：见良;郑鹏程;刘铁华;孙季川 -专利权人：新奥特(北京)视频技术有限公司
申请日： 2008-12-12 - 公布日： 2010-06-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高斯模糊的实现方法和装置，属于图像处理技术领域。现有技术中实现高斯模糊计算量大，处理速度慢。本发明所述的方法包括对待处理图像依次进行水平一维高斯卷积和垂直一维高斯卷积。本发明还给出一种实现该方法的装置，包括用于根据接收到的图像处理宽度确定卷积核宽度的外部输入接收单元、用于根据卷积核宽度，以及高斯函数确定卷积核的具体数值的卷积核生成单元、用于对待处理图像的每一行进行水平一维高斯卷积的水平卷积单元以及用于对所述水平一维高斯卷积结果进行垂直一维高斯卷积的垂直卷积单元采用本发明所述的方法和装置减少了高斯模糊的计算量，从而提高处理速度。
一种模糊实现方法装置

[发明专利]一种高斯重叠核脉冲估计方法-CN201510192916.6有效
发明人：黄洪全;杨小峰;闫萍 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2015-04-22 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种高斯重叠核脉冲估计方法，是对Sallen‑Key数字成形后的高斯重叠核脉冲进行估计。首先，将欲进行分解的原始高斯重叠核脉冲看成是由N个指数衰减核脉冲或双指数核脉冲叠加后经过S‑K数字成形后得到的；然后，将这N个核脉冲的所有参数与S‑K数字成形算法的参数看作染色体的基因；最后，以由个体所表示的高斯重叠核脉冲与原始重叠核脉冲的误差作为目标函数，采用遗传算法得到最优个体，并重构对应的N个高斯核脉冲分量以实现高斯重叠核脉冲的估计。该方法从全局意义上搜索高斯核脉冲的最优组合，以实现高斯重叠核脉冲的分解，大大降低了高斯重叠核脉冲的舍弃率，提高了放射性测量的准确度和可信度。 1
脉冲高斯数字成形脉冲估计高斯核放射性测量准确度分解脉冲叠加脉冲分量目标函数遗传算法指数衰减最优个体最优组合可信度染色体算法重构舍弃搜索基因全局

[发明专利]基于有限数目温度传感器的三维片上网络温度重建系统-CN201810250930.0有效
发明人：李丽;傅玉祥;丰帆;潘红兵;何书专;李伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-03-23 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于有限数目温度传感器的三维片上网络温度重建系统，该系统采用高斯和滤波器来重建三维片上网络芯片的温度，高斯和滤波器用若干高斯分布的加权和近似一个非高斯分布，因此若干高斯项滤波结果可被合并成一个等效高斯项；所述高斯和滤波器硬件架构是一个可重用架构，该可重用架构可实现计算资源和存储资源的复用，其包含三部分：可重用控制器、存储资源、计算单元阵列。本发明可以有效解决温度传感器数目有限且噪声为非高斯的情况下，三维片上网络温度重建的问题，本发明述及的可重用高斯和滤波器硬件架构可以提高计算资源和存储资源的利用率，同时减少面积、降低功耗。
基于有限数目温度传感器三维网络温度重建系统

[发明专利]基于达曼光栅的线性平顶光斑的发生系统、方法及设备-CN202211030700.6有效
发明人：黄永忠;何刘 -专利权人：成都莱普科技股份有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G02B27/09 文献下载
摘要：达曼光栅，用于接受第一高斯光束的照射，并将第一高斯光束分束成多个第二高斯光束。聚焦镜，用于接受多个第二高斯光束的照射，并将多个第二高斯光束折射成相互平行的多个第三高斯光束。柱面镜，用于接受多个第三高斯光束的照射，并将多个第三高斯光束折射成线性平顶光束。线性平顶光束包括线性平顶光斑。该系统能够有效地将高斯光束转化为较为均匀的线性平顶光斑，并且结构简单，成本较低，效率更高。
基于光栅线性平顶光斑发生系统方法设备

[发明专利]基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法-CN201810307802.5在审
发明人：代文征;代伟;耿丽君;许公开;方振西;董帅楠 -专利权人：黄河科技学院
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进高斯‑拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法，该方法包括如下步骤，高斯‑拉普拉斯算子将高斯平滑滤波器和拉普拉斯算子结合起来，在进行边缘检测之前，先平滑掉噪声；具体地，1)输入图像，图像可以是灰度或彩色图像，选择σ值，用于确定x和y两方向上的高斯核；2)高斯核沿x和y方向生成；3)使用生成的内核对图像执行高斯平滑；4)对生成的高斯平滑进行边缘检测；其中，σ表示平滑刻度。本发明提出的改进高斯‑拉普拉斯方法与常规边缘跟踪算法相比，边缘检测的质量大大提高。
边缘检测算子高斯高斯平滑噪声图像高斯核平滑高斯平滑滤波器图像边缘跟踪算法改进彩色图像输入图像灰度内核噪声

[发明专利]一种单能阿秒正电子串生成系统及其生成方法-CN202011294337.X在审
发明人：余同普;赵杰;胡艳婷;张昊;鲁瑜 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： H01S4/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种单能阿秒正电子串生成系统及其生成方法，所述生成系统包括用于生成拉盖尔高斯激光经第一光学系统进入近临界密度靶的拉盖尔‑高斯激光源、具有柱状带径向密度梯度的近临界密度靶、用于生成普通高斯激光并经第二光学系统进入近临界密度靶的高斯激光源，在近临界密度靶内的拉盖尔高斯激光与普通高斯激光互为对向；所述生成方法利用单能阿秒电子串生成系统通过涡旋激光（拉盖尔高斯激光和普通高斯激光）与近临界密度梯度靶相互作用产生单能阿秒正电子串。
一种单能阿秒正电子生成系统及其方法