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公开(公告)号:CN119583736A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411757940.5
申请日:2024-12-02
Applicant: 北京字跳网络技术有限公司
IPC: H04N5/262 , H04N21/44 , H04N21/466 , H04N21/488 , H04N21/81 , G06T7/11 , G06T7/149
Abstract: 本公开实施例提供一种特效视频生成方法、装置、电子设备及存储介质,获取待处理图像;基于待处理图像,生成目标图像,其中,所述目标图像为对所述待处理图像中的所述目标对象应用目标特效后生成的图像,所述目标图像中的目标对象具有所述目标特效产生的目标效果;调用视频生成模型处理待处理图像和目标图像,生成特效视频,其中,特效视频包括视频首帧、视频尾帧,以及位于视频首帧和视频尾帧之间的至少一个视频中间帧,视频首帧与待处理图像具有相同的图像内容,视频尾帧与目标图像具有相同的图像内容,至少一个视频中间帧用于表征生成目标效果的连续变化过程。使特效视频的内容变化更加流畅和真实,提高特效视频的视频质量。
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公开(公告)号:CN119563194A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202380054205.5
申请日:2023-07-10
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: I·韦希特尔-施特勒 , N·T·格塞特 , S·韦利 , J·彼得斯
Abstract: 一种用于维护和更新共享寄存器的方法和设备,所述共享寄存器存储与解剖结构的特征相关的一个或多个参数,所述一个或多个参数能由适于使用所述一个或多个参数根据超声图像导出量化数据的多个不同的软件应用访问,使得对所述参数的更新能由所有应用共享,避免需要多次重新计算相同的参数,并且避免需要用户将更新的参数重新输入到每个单独的应用中。
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公开(公告)号:CN119313642A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411438523.4
申请日:2024-10-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/90 , G06T5/30 , G06T7/13 , G06T7/149 , G06T7/60 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06F3/0484 , A61C19/04
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的自动化前牙特征参数提取方法及评价系统,包括:获取待处理的患者全口口腔扫描图像并可视化,截取与之对应的牙齿部分图像,运用高斯模糊方法消除镜面反射,运用颜色分割方法为H、S、V三个通道分别设定阈值,将每个牙齿部分图像中的牙齿与牙龈分离再各自进行形态化处理,利用轮廓提取方法提取牙齿部分轮廓和牙龈部分轮廓,由Chan‑Vese活动轮廓模型算法以及牙齿部分轮廓内的能量函数进一步细化分割精度,应用Shi‑Tomasi角点检测方法提取角点后再聚类,通过曲线拟合以及寻找极值的方法提取其它评价重要特征点,最后测算牙齿评价相关客观指标并自动化生成对应的牙齿评分,完成前牙自动化评价。
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公开(公告)号:CN119273673A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411557958.0
申请日:2024-11-04
Applicant: 西安交通大学 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种金属化膜电容器自愈区域自动识别方法、装置、系统及其应用,所述方法包括:获取所述电容器金属化膜的图像信息;对所述图像信息进行灰度化处理,获得灰度化图像;对所述灰度化图像进行图像二值化、图像去噪和轮廓检测,获取所述电容器金属化膜的自愈区域的参数信息。本发明基于数学形态学的图像识别准确识别自愈区域,提高了检测的可靠性和一致性。
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公开(公告)号:CN118485926A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410489172.3
申请日:2024-04-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G01P5/18 , G06V20/10 , G06V10/74 , G06T7/149 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T7/11 , G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感数据的绿潮漂移速度提取方法,包括:在卫星检索平台上搜索并下载绿潮暴发期间的卫星影像像对数据;对卫星影像像对数据进行预处理,并计算植被指数;利用自动阈值算法获取绿潮的空间分布信息,并通过形态学处理去除极小斑块以及填补孔洞,从而提取绿潮斑块的轮廓信息;依据绿潮轮廓信息设置目标窗口的大小,并结合最大相似性方法完成对研究区绿潮漂移速度的提取。本发明巧妙地解决了最大相似性方法的窗口大小设置难题,通过形态学处理提取绿潮斑块的轮廓信息,实现了对窗口大小的自动确定,从而优化了绿潮漂移速度的提取过程,使其更为高效和自动化。
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公开(公告)号:CN113723424B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202010450365.X
申请日:2020-05-25
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种目标检测方法及装置、设备、存储介质,包括:获取包含待检测目标的待检测图像;根据所述待检测图像的属性信息,建立用于确定像素点能量的第一能量函数;根据所述第一能量函数,确定所述待检测图像的特征点,并创建包围所述特征点的凸包;根据所述待检测图像的灰度信息和能量,对所述凸包的轮廓进行调整,得到所述待检测目标的轮廓。这样,在通过凸包检测目标的基础上再对该凸包的轮廓进行收敛,缩短了目标检测的计算时间提高了检测的精度,而且提高了目标检测的准确度。
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公开(公告)号:CN113033608B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202110184350.8
申请日:2021-02-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像道路提取方法及装置,所述方法首先获取目标区域的遥感影像;然后将遥感影像输入至道路提取模型,通过道路提取模型对遥感影像中的道路轮廓特征进行提取及增强,并对得到的道路轮廓增强特征进行多尺度特征提取及融合,基于得到的多尺度融合特征进行目标区域的道路信息的提取,最终输出目标区域的道路信息。通过对道路轮廓特征进行增强以及多尺度特征融合,可以增强道路提取模型对道路轮廓的识别能力,从而更好地保证识别得到的道路信息的完整度以及精确度。
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公开(公告)号:CN118334070A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410472640.6
申请日:2018-05-09
Applicant: 哈特弗罗公司
IPC: G06T7/149 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 公开了使用计算机系统在图像分析中进行解剖结构分割的系统和方法。一种方法包括:接收用于一个或多个图像中的解剖结构的注释和多个关键点;计算从所述多个关键点到所述解剖结构的边界的距离;使用所述一个或多个图像中的数据以及所述计算出的距离对模型进行训练,以用于预测患者解剖结构的图像中的所述解剖结构中的边界;接收包括所述解剖结构的所述患者解剖结构的所述图像;估算所述患者解剖结构的所述图像中的所述解剖结构中的分割边界;以及使用所述经过训练的模型,通过生成从所述患者解剖结构的所述图像中的所述解剖结构中的关键点到所述估算边界的距离的回归来预测所述患者解剖结构的所述图像中的所述解剖结构中的边界位置。
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公开(公告)号:CN110914866B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN201880045930.5
申请日:2018-05-09
Applicant: 哈特弗罗公司
IPC: G06T7/149
Abstract: 公开了使用计算机系统在图像分析中进行解剖结构分割的系统和方法。一种方法包括:接收用于一个或多个图像中的解剖结构的注释和多个关键点;计算从所述多个关键点到所述解剖结构的边界的距离;使用所述一个或多个图像中的数据以及所述计算出的距离对模型进行训练,以用于预测患者解剖结构的图像中的所述解剖结构中的边界;接收包括所述解剖结构的所述患者解剖结构的所述图像;估算所述患者解剖结构的所述图像中的所述解剖结构中的分割边界;以及使用所述经过训练的模型,通过生成从所述患者解剖结构的所述图像中的所述解剖结构中的关键点到所述估算边界的距离的回归来预测所述患者解剖结构的所述图像中的所述解剖结构中的边界位置。
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公开(公告)号:CN111815598B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202010624356.8
申请日:2020-06-30
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Inventor: 王晓东
IPC: G06T7/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T7/136 , G06T7/149 , G06T7/155 , G06T7/187
Abstract: 本发明实施例公开了一种血管参数的计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:确定待检测网格血管图像和与所述待检测网格血管图像对应的血流参数;基于所述血流参数对所述待检测网格血管图像进行初始化设置;将经所述初始化设置的待检测网格血管图像输入到预先训练完成的血管参数网络模型中,得到输出的所述待检测网格血管图像中各网格节点处的目标血管参数。本发明实施例通过血管参数网络模型计算血管动力学参数,解决了血管动力学参数计算复杂的问题,提高了血管动力学参数的计算效率和计算结果的准确率。
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