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公开(公告)号：CN118014825A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211347530.4
申请日：2022-10-31
申请人： 海信集团控股股份有限公司
IPC分类号： G06T3/10
摘要： 本申请提供了智能显示设备、图像处理方法、装置、电子设备及介质，用于按照用户实际身高显示人体图像。由于本申请实施例中，控制器根据接收到的图像，获取该图像中头部区域的子图像，并确定图像中包含的人体的第一实际身高；根据第一实际身高、预先保存的候选图像中目标人物的第二实际身高以及第二图像身高，确定人体在候选图像中的目标图像身高以及需要调整的高度差；在候选图像中采用子图像对目标人物的头部区域进行替换，并根据该高度差对目标人物的待调节区域的图像高度进行调整，从而能够按照用户实际身高显示对图像中人体的身高进行显示，满足了显示的需求。
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公开(公告)号：CN117710250B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410156831.1
申请日：2024-02-04
申请人： 江苏无右微创医疗科技有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种消除纤维镜成像蜂窝状结构的方法，通过插值获取完整图像、定位前景区域、定位光纤中心区域、微调光纤中心区域，再根据光纤中心区域恢复图像，锐化恢复细节，得到处理后的图像，能够更好的还原图像信息，本发明使用自适应中值的方式定位光纤中心，计算量小，效果佳，配合微调光纤中心算法，使光纤中心区域的像素值更为准确，本发明提出的插值方法简单且高效，总体效果符合预期结果，本发明最终图像使用锐化方式恢复边缘细节，使画面效果进一步增强。
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公开(公告)号：CN117710250A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410156831.1
申请日：2024-02-04
申请人： 江苏无右微创医疗科技有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种消除纤维镜成像蜂窝状结构的方法，通过插值获取完整图像、定位前景区域、定位光纤中心区域、微调光纤中心区域，再根据光纤中心区域恢复图像，锐化恢复细节，得到处理后的图像，能够更好的还原图像信息，本发明使用自适应中值的方式定位光纤中心，计算量小，效果佳，配合微调光纤中心算法，使光纤中心区域的像素值更为准确，本发明提出的插值方法简单且高效，总体效果符合预期结果，本发明最终图像使用锐化方式恢复边缘细节，使画面效果进一步增强。
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公开(公告)号：CN118555499A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411024912.2
申请日：2024-07-29
申请人： 比亚迪股份有限公司
发明人： 常国祥
IPC分类号： H04N23/951 , H04N23/957 , H04N13/363 , H04N13/327 , G06T3/08 , G06T3/10
摘要： 本发明涉及图像处理领域，公开了一种图像处理方法、装置、设备、介质、车辆和程序产品，其方法包括：当检测到车载图像的交叉区域存在前景对象时，将交叉区域分割为背景区域图像和前景区域图像；将背景区域图像投影至参考平面，获得背景投影图像；将前景区域图像投影至环曲面，获得前景投影图像；基于背景投影图像和前景投影图像，生成三维立体环视图像。本发明生成的三维立体环视图像，失真度更小，且适用于车载移动平台。
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公开(公告)号：CN118037549A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410430364.7
申请日：2024-04-11
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06T3/10 , G06V20/40 , G06V10/25
摘要： 本发明公开了一种基于视频内容理解的视频增强方法及系统，涉及视频处理技术，针对现有技术中超分处理资源分配不合理的问题提出本方案。通过用户输入的关键物体文本识别低清视频中的关键区域和非关键区域，并对不同区域进行对应的超分辨率重建以得到高清视频；其中，对非关键区域进行插值重建，对关键区域进行深度学习重建。优点在于，结合简单高效的传统插值算法和效果优异的深度学习超分技术，根据用户输入的偏好文本识别并划分出视频中的关键区域和非关键区域。避免了对于完整区域进行基于深度学习超分而造成的过度处理和资源浪费、以及完全使用插值算法而效果不佳的问题。在实现超分视觉效果的前提下，节省了资源消耗以及处理时间。
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公开(公告)号：CN113284103B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110551736.8
申请日：2021-05-20
申请人： 齐丰科技股份有限公司
发明人： 戴金林
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/90 , G06T7/90 , G06T3/10 , G06T5/20 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于空间变换Faster R‑CNN模型的变电站设备缺陷在线检测系统。步骤1，获取离线训练样本：利用红外热像仪和高清摄像机拍摄变电站各种缺陷图像；步骤2，样本拓展算法处理：将步骤1处理得到的红外图像和可见光图像输入到设计的空间变换模型中以得到拓展的红外图像，并确定目标缺陷检测区域；步骤3，改进的Faster R‑CNN模型训练：将得到的拓展红外图像输入到改进的Faster R‑CNN模型中，不断训练使得模型收敛；步骤4，模型在线应用：将步骤1～步骤3训练得到的模型安装于上位机程序中，利用信息交互系统实时处理采集到的图像，最终实现对变电站设备缺陷的检测。本发明所述方法可以准确有效的检测出变电站设备存在的缺陷，具有良好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113643336B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110844296.5
申请日：2021-07-26
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了基于球极坐标系深度神经网络的三维图像刚性匹配方法，包括如下步骤：S1，构建球极坐标三维图像；S11，将医学影像的三维直角坐标系转换到球极坐标系；S12，以球极坐标系为轴建立三维直角坐标系；S2，对公开的数据集进行预处理，S3，构建卷积神经网络模型并且基于数据集训练网络模型；S31，构建球极坐标三维卷积神经网络模型，输出得到特定的特征空间；S32，基于数据集训练球极坐标三维卷积神经网络模型；S33，对卷积神经网络输出的角变量特征图做插值处理；S4，评估模型的性能；使用卷积神经网络提取三维医学影像中核磁共振影像的低维配准特征用于快速配准，与传统方法对比，减少了时间成本。
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