“图像归一化”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果34613968个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种图像修复方法、装置及设备-CN202210680058.X在审
发明人：毛晓飞;黄灿 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像修复方法、装置及设备，获取待修复图像，将待修复图像输入空间归一化模型，以使空间归一化模型对待修复图像进行空间归一化操作，获得待修复图像对应的归一化特征图。进而，将待修复图像对应的归一化特征图输入图像修复模型，以使图像修复模型对待修复图像对应的归一化特征图进行修复，获取图像修复模型输出的修复后的图像。其中，空间归一化模型和图像修复模型均为训练完成之后的模型。空间归一化模型仅用于将待修复图像进映射到归一化空间，图像修复模型仅用于对归一化空间的归一化特征图进行图像修复。如此，通过空间归一化模型和图像修复模型分集解耦的方式，能够大大降低图像修复的难度，有效提升图像修复的效率。
一种图像修复方法装置设备

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010389985.7有效
发明人：许剑清;沈鹏程;李绍欣 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种人脸识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，人脸识别方法包括：获取待识别人脸图像和用户标识，提取待识别人脸图像的第一图像特征；基于用户标识获取注册人脸图像，提取注册人脸图像的第二图像特征；基于归一化矩阵对第一图像特征进行归一化，得到第一归一化特征；基于归一化矩阵对第二图像特征进行归一化，得到第二归一化特征；其中，归一化矩阵是基于归一化图像库得到的；归一化图像库中各个不同类型的人脸图像的数量之间的比例符合预设比例；基于第一归一化特征和第二归一化特征确定待识别人脸图像和注册人脸图像的匹配度。
识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110723034.3在审
发明人：陶恺;蔺昊 -专利权人：深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待识别图像，对各图像进行归一化处理获得归一化图像集；根据归一化图像集确定归一化矩阵数据；根据归一化矩阵数据和预先训练的卷积神经网络模型确定各图像的类别标签；根据各图像的类别标签对各图像进行标记，完成待识别图像的图像识别，由于本发明是通过对待识别图像中的图像进行归一化处理，根据归一化处理后的图像确定归一化矩阵数据，根据归一化矩阵数据和预先训练的卷积神经网络确定图像标签，并根据图像标签对各图像进行标记，从而完成待识别图像的图像识别，解决了现有技术中在识别大量图像数据时，误判率高的技术问题，提高了图像识别的准确率。
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]医学图像的处理方法和装置-CN201210408985.2有效
发明人：庄吓海 -专利权人：上海联影医疗科技有限公司
申请日： 2012-10-23 - 公布日： 2014-05-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种医学图像的处理方法和装置，所述方法包括：建立归一化图谱库，所述归一化图谱库为归一化到同一图像坐标系的归一化图谱的集合；计算归一化图谱与待处理的医学图像的距离，所述待处理的医学图像与所述归一化图谱归一化到同一图像坐标系；基于多个归一化图谱与待处理的医学图像的距离确定基准图谱；基于所述基准图谱对所述待处理的医学图像进行分割。基于图谱库的图谱和待处理图像生成基准图谱，使得基准图谱与待处理图像具有很好的相似度，因此以该基准图谱对待处理图像进行分割，可以提高分割的精确度和效率。
医学图像处理方法装置

[发明专利]用于PCB板智能焊接的异常缺陷检测方法-CN202211276411.4在审
发明人：王世贤;戴军 -专利权人：元能微电子科技南通有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及用于PCB板智能焊接的异常缺陷检测方法，包括：采集PCB板图像以及模板图像，获取限定区域二值图像，获取PCB板图像限定区域像素点的梯度幅值，进一步筛选得到边缘点，获取PCB板图像与模板图像中每个边缘点的归一化值，得到PCB板边缘归一化图像与模板边缘归一化图像，进一步得到PCB板边缘归一化图像中每个边缘点的归一化互相关值。获取PCB板边缘归一化图像与模板边缘归一化图像中每个元器件的特征向量，计算PCB板边缘归一化图像中每个元器件的偏移指标，结合归一化互相关值与偏移指标获取匹配率，进行PCB板合格性识别。
用于 pcb 智能焊接异常缺陷检测方法

[发明专利]应力分布图像处理装置-CN202080048166.4在审
发明人：入江庸介 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：提供一种能够获得在条件不同的情况下也能够容易地对比的图像的应力分布图像处理装置。应力分布图像处理装置具备：区域指定部，其指定对象物的应力分布图像的整个画面中的包含规定阈值以上的应力的部位且用于进行归一化的归一化区域；以及归一化部，其基于归一化区域的全部像素处的应力值，来针对归一化区域内的全部像素进行归一化而得到归一化图像
应力分布图像处理装置

[发明专利]脸部特征提取装置、脸部特征提取方法、图像处理设备和图像处理方法-CN201510070684.7有效
发明人：王喜顺;李献;胡琦 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2015-02-11 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及脸部特征提取装置、脸部特征提取方法、图像处理设备和图像处理方法。一种脸部特征提取装置，用于从脸部图像中提取特征，所述脸部特征提取装置包括：检测单元，检测脸部图像中的多个特征点；归一化单元，基于检测单元检测的所述多个特征点，对所述脸部图像中的脸部归一化，由此得到归一化脸部和所述归一化脸部上的与所述脸部图像中的多个特征点对应的多个归一化特征点；估计单元，估计所述脸部图像中的脸部姿态；定位单元，基于归一化脸部上的归一化特征点和估计单元所估计的所述脸部图像中的脸部姿态，定位所述归一化脸部中的特征区域；以及提取单元，从所述归一化脸部中的特征区域来提取特征
脸部特征提取装置方法图像处理设备

[发明专利]图像分类模型训练、图像分类方法及相关装置-CN202110637175.3有效
发明人：王之港;王健;孙昊;丁二锐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了图像分类模型训练、图像分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能技术领域，可应用于智慧城市等场景。该方法包括：对样本图像集中的样本图像，按批次的执行标准批归一化操作，得到对应批次的所有样本图像在不同特征通道上的全局归一化参数；对样本图像集中的样本图像，按单张分别执行自适应归一化操作，得到每张样本图像分别在不同特征通道上的局部归一化参数；根据每张样本图像的全局归一化参数和局部归一化参数，确定每张样本图像的目标归一化参数；基于经目标归一化参数处理后的样本图像，训练得到图像分类模型。通过该方法提供的图像分类模型可实现更好的图像分类效果。
图像分类模型训练方法相关装置

[发明专利]基于增强表现力神经网络批归一化的图像表征方法及系统-CN202011551847.0有效
发明人：程明明;高尚华;韩琦 -专利权人：南开大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于增强表现力神经网络批归一化的图像表征方法及系统，包括：获取目标图像；提取目标图像的特征；对目标图像的特征进行居中校准，得到居中校准后的结果；对居中校准后的结果进行居中归一化处理，得到居中归一化结果；对居中归一化结果进行缩放归一化处理，得到缩放归一化结果；对缩放归一化结果进行缩放校准，得到缩放校准结果；对缩放校准结果进行仿射变换，得到输出特征；基于输出特征对图像进行表征。本申请通过对神经网络模型采用改进的批归一化方式，实现对图像的精确表征。
基于增强表现力神经网络归一化图像表征方法系统

[发明专利]异常车牌识别方法、装置、设备及可读存储介质-CN202011282069.X有效
发明人：杜雨亭 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常车牌识别方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，进一步涉及图像处理技术领域以及智能交通技术领域。具体实现方案为：电子设备获取到包含目标车辆的待识别图像后，从待识别图像中提取出目标车辆的车牌区域图像，归一化该目标车辆的车牌区域图像，得到归一化图像。之后，电子设备重建归一化图像得到重建图像，并根据归一化图像和重建图像确定目标车辆的车牌是否异常。该过程中，电子设备对车牌区域图像的归一化图像进行重建，利用重建图像和归一化图像识别车辆的车牌是否异常，准确率高、效率高且人力成本低。
异常车牌识别方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于FPGA的图像实时Gamma校正方法-CN202010730559.5在审
发明人：杨晨飞;董宁;曹桂平;邵云峰;张光宇 -专利权人：合肥埃科光电科技有限公司
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的图像实时Gamma校正方法，其步骤包括：1对输入图像数据进行归一化；2在FPGA内使用多次迭代、逐次逼近的方法，计算归一化的输入图像数据的对数函数；3在FPGA内使用乘法器计算归一化的输入图像数据的乘积；4在FPGA内使用多次迭代、逐次逼近的方法，计算归一化的输入图像数据的指数函数，从而得到归一化的输出图像数据；5进行去归一化，得到输出图像数据。本发明基于FPGA实现了对图像数据的Gamma校正，具有较高的实时性；并在FPGA内使用多次迭代、逐次逼近的方法进行计算，资源消耗量较低，校正精度较高。
一种基于 fpga 图像实时 gamma 校正方法

[发明专利]图像人脸表情迁移方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110042819.4有效
发明人：姚光明;袁燚;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像人脸表情迁移方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取源图像以及驱动图像；采用预先训练得到的表情迁移模型，提取所述源图像的人脸特征并生成所述源图像的归一化信息，并根据所述源图像、所述源图像的人脸特征、所述归一化信息以及所述驱动图像，得到目标图像，其中，所述归一化信息包括多个特征图的归一化参数，各特征图的归一化参数分别由所述表情迁移模型中的一个处理层处理得到。利用该方法，模型可以对各特征图进行全局规划，从而较好地保存源图像的外观信息，进而，模型基于该归一化信息，以及提取到的人脸特征、源图像以及驱动图像，可以人脸表情准确性更高的目标图像。
图像表情迁移方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]采用施加的分层归一化的图像描述符网络-CN202180032100.0在审
发明人：佐藤小一 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：可以接收图像并将其提供给描述符网络。描述符网络可以基于图像生成图像描述符。图像描述符可包括分布在包括一组元素的第一子集的主要向量和包括该组元素的第二子集的次要向量之间的该组元素。该组元素的第二子集可以包括比该组元素的第一子集多的元素。通过将主要向量归一化到主要归一化量，并将次要向量归一化到次要归一化量，可对图像描述符施加分层归一化。次要归一化量可以小于主要归一化量。
采用施加分层归一化图像描述网络

[发明专利]基于通路融合的图像识别方法、装置及存储介质-CN202110262494.0在审
发明人：汪韬;张睿欣;陈星宇;李绍欣;李季檩;黄飞跃 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种属于人工智能领域下属的计算机视觉技术和机器学习的基于通路融合的图像识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待识别图像，并通过图像识别模型中的共享卷积层提取待识别图像的图像特征。通过图像识别模型中的第一批归一化层以及第二批归一化层获取图像特征对应的第一归一化图像特征以及第二归一化图像特征。通过图像识别模型中的通路特征融合模块获取上述图像特征对应的第一权重和第二权重。基于上述第一归一化图像特征、上述第一权重、上述第二归一化图像特征以及上述第二权重确定待识别图像的融合特征，并基于上述融合特征确定待识别图像的图像类别。采用本申请，可以提高图像识别的准确度，操作简单，适用性高。
基于通路融合图像识别方法装置存储介质

[发明专利]图像生成模型的训练方法、图像处理方法及装置-CN201911193533.5在审
发明人：黄星 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开关于图像生成模型的训练方法、图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域。通过根据特征图的通道数对所述特征图的特征层进行分组，得到包含目标数目个特征层分组的目标特征图，根据输入模型的随机向量、特征图的通道数和目标数目设置预设归一化转化函数的可学习参数，得到目标归一化转化函数，根据所述目标归一化转化函数对所述特征图进行归一化处理，从而完成图像生成模型的训练。在归一化操作过程中既考虑了图像生成模型的输入，又考虑了归一化操作对象的特征，使得归一化操作过程中的参数相互关联，保证差异性不因归一化过程而消失，提高了用于图像生成的模型的训练效果，提高了生成图像的质量，
图像生成模型训练方法处理装置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条