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  • 本发明涉及一种低剂量CT图像去噪方法及装置,对低剂量CT图像进行图像预处理;将预处理后的低剂量CT图像,通过卷积稀疏编码方法获得第一图像,相应地经训练获得第一去噪模型;将所述预处理后的低剂量CT图像,通过SE注意力残差网络获得第二图像,相应...
  • 本申请公开了一种视频对象消除方法、装置,属于视频处理技术领域。该方法包括:对第一视频中的N个关键帧进行干扰对象检测,得到检测结果;在基于检测结果确定N个关键帧中第一关键帧中的第一对象为干扰对象、且第一关键帧对应的第一视频帧中包含第一对象的情...
  • 本发明提供一种基于混合滤波器技术的高效图像去噪方法,属于数字图像处理领域,本发明将传统的双边滤波和自定义的卷积滤波融合对图像进行去噪;将有噪声图像进行双边滤波进行预处理,将预处理后的图像再进行自定义卷积滤波,得到去噪后的图像;可在保证实时性...
  • 本发明提供一种图像光斑去除方法,包括构建视觉生成模型VQ‑GAN,并对其进行训练;对待去除光斑的图像进行局部去噪处理;利用训练的视觉生成模型VQ‑GAN提取待去除光斑的图像的全局结构信息;将局部去噪处理的后图像和基于全局结构信息重构的图像进...
  • 本发明公开了一种大规模激光点云的交互式密度去噪与重建修复方法。它包括以下步骤:S 1:对原始激光点云区分噪声点、稀疏点与密集点,利用交互式密度去噪方法删除噪声点,保存删除信息;S2:利用贪婪投影三角化重建,生成三维模型;S3:利用交互式密度...
  • 本发明提出一种图像噪声水平的估计方法、图像去噪方法及介质。其中,估计方法,包括:获取多线彩色传感器输出的RGBW数据;基于多线彩色传感器的TDI延迟量,将不同行数据进行延迟对齐,获取TDI叠加结果;基于亮度阈值,估计当前位置的噪声水平,输出...
  • 一种用于水雾环境下消毒机器人的多步聚类点云去噪方法,属于消毒机器人雷达点云处理领域;首先基于点集密度差异进行初级噪声分离,构建密度分布模型实现初始点集划分;在此基础上引入动态补偿机制,通过共享最近邻聚类算法实现误分类点集的精准重分类;最终采...
  • 本申请提供一种面向复杂物流场景的自适应对比度增强视频融合算法,包括:从初始视频数据集提取环境特征,采用卷积神经网络分析帧间光照变化和物体移动速度,确定当前场景为高峰期或低光照环境,得到环境变化感知参数;从第二视频数据集提取关键帧,采用基于深...
  • 本发明公开了一种基于图像处理的点云滤波方法及相关设备,涉及激光雷达技术领域,解决了点云滤波计算量大、耗时长的的问题。本发明通过将三维的点云映射到二维图像上,显著降低了计算复杂度,提高了算法效率,缩短了计算耗时;通过闭运算和连通域分析对点云投...
  • 本申请提供一种图像处理方法以及装置,用于利用高光谱图像辅助输入图像进行纹理与细节的增强,从而实现针对输入图像的去噪效果,得到高信噪比的输出图像。包括:首先,获取输入图像以及高光谱图像,输入图像为图像传感器采集到的图像,高光谱图像的光谱通道与...
  • 本公开是关于一种图像处理方法及装置、电子设备、存储介质、程序产品。该方法包括:获取待处理图像;在利用多个图像处理模块对待处理图像进行处理的过程中,基于当前图像处理模块处理前的图像和/或当前图像处理模块处理后的图像,确定目标图像处理模块的目标...
  • 本发明涉及超高清图像恢复领域,具体涉及基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复方法,通过构建超高清图像恢复模型进行超高清图像恢复,该超高清图像恢复模型的构建步骤如下:构建ChebSpec‑Net模型,该ChebSpec‑Net模型包括依次连接...
  • 本发明属于计算机视觉及图像处理领域,公开了一种CMS图像眩光抑制方法,包括以下步骤:S1:针对CMS图像眩光抑制的学习样本的建立;S2:实现CMS图像眩光抑制的智能模型的搭建及训练;S3:未知CMS图像的眩光抑制。本发明通过增加注意力模块引...
  • 本发明涉及图像数据处理技术领域,尤其涉及一种x线图像质量智能评价融合模型及使用方法,包括数据采集模块,未标注数据处理模块,综合质量评估模块,低质量x线图像处理模块。本发明通过数据采集模块、未标注数据处理模块、综合质量评估模块借助综合质量评估...
  • 本发明涉及车载图像复原技术领域,提供了一种轻量级图像实时复原系统,包括前置图像传感器和嵌入式处理单元以及后置辅助驾驶决策模块;所述前置图像传感器用于采集退化图像,所述嵌入式处理单元用于部署RepOneRestore网络模型,所述后置辅助驾驶...
  • 本发明公开了一种高能锥束工业CT散射校正方法,属于工业无损检测领域。该方法基于目标工业部件的CAD模型及材料属性信息,通过蒙特卡罗模拟仿真生成总投影图像与散射分布图像配对数据集。构建改进的U‑Net架构卷积神经网络模型,对总投影图像预处理后...
  • 本申请实施例提供一种模型训练方法、图像和谐化方法、装置、设备及介质。该方法包括:首先,获取训练样本集;之后,获取光照表示提取器、光照表示对齐器以及微调器,构建图像训练模型;然后,利用训练样本集对光照表示提取器和光照表示对齐器进行训练,得到包...
  • 本发明提出了一种基于生成对抗网络逆映射的人脸图像修复方法,属于图像修复和计算机视觉技术领域。该方法采用编码器‑解码器架构,编码器为结合通道注意力机制的ResNet,可将待修复人脸图像(含块状遮挡)编码至StyleGAN的潜在空间,得到18×...
  • 本发明属于计算机视觉与图像增强技术领域,尤其为一种基于物理引导生成对抗网络的水下图像增强方法,通过构建物理引导生成对抗网络,对退化图像进行增强处理,包括以下步骤:S1、基于水下退化物理模型,构建物理参数估计模块,通过对水下退化物理模型进行反...
  • 本申请提供一种基于通道注意力和空间注意力的图像去摩尔纹方法及系统,其中,方法包括:将待处理图像的特征图像进行标准化处理,确定经过标准化处理的特征图像;将经过标准化处理的特征图像进行空间信息提取处理,确定空间信息;对空间信息进行通道注意力特征...
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