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最新技术
一种基于最小二乘靶向修正的电容层析图像重建方法
本发明提出了一种基于最小二乘靶向修正的电容层析图像重建方法,包括:采用归一化的数据,带入最小二乘估计求出迭代初值;步骤二、用迭代初值带入公式求出系数矩阵的初始误差阵;步骤三、用初始误差阵求出修正的系数矩阵初值;步骤四、针对修正的系数矩阵求出其对应的法矩阵,并构建靶向矩阵初值;步骤五、采用L-曲线法,根据靶向矩阵求出其对应的正则化参数;步骤六、加入随机噪声,模拟真实实验环境;步骤七、参数带入迭代公式进行迭代运算,根据条件得到迭代结束后的实验目标估值。本发明可以有效降低复杂噪声环境对电容层析图像重建结果精度的影响。
一种基于温度矩阵的红外图像关联显示及其系统
本发明涉及一种基于温度矩阵的红外图像关联显示及其系统,所述方法包括:将AD矩阵转换为温度矩阵;加载温度矩阵数据;加载当前显示画面的实际像素数据;计算每个温度矩阵数据的实际显示面积;设置对照字符数组;基于实际显示面积处理温度矩阵数据,并在图片的实际显示面积上叠加显示对应的经处理的温度矩阵数据;本发明解决了热像仪图片格式不兼容问题的同时也解决了大分辨率温度矩阵在显示时因为数据量过大会卡死的问题,提高了显示效率和用户体验。
X线图像的散射修正方法、装置、电子设备、存储介质
本发明公开了X线图像的散射修正方法、装置、电子设备、存储介质。该方法包括:获取采用目标曝光参数对扫描对象进行X线束扫描得到的投影图像数据;根据曝光参数与散射核函数的映射关系,确定对应于所述目标曝光参数的目标散射核函数;根据所述目标散射核函数计算所述投影图像数据包含的散射分布数据;根据所述散射分布数据对所述投影图像数据进行修正,得到对应于所述投影图像数据的修正图像数据。从而能够减小因散射核函数不适合曝光参数导致的散射分布计算误差,提高散射校正的精确度以及有效性。
一种基于门控卷积-长短记忆网络的时间序列影像重建方法
针对时序遥感影像具有描述地表时间及其空间变化特征的能力,本发明提出一种利用门控卷积-长短记忆网络的时序影像重建方法。该网络基于生成对抗网络架构,首先利用时序影像训练一个特征提取模型,该模型采用门控卷积结合长短记忆网络,提取时序影像在时间和空间上的变化关系;然后,将人工生成结果和真实影像输入到分类器,判断输入是人工生成结果还是真实影像,通过二者的对抗训练,实现二者的协同优化;然后,将待重建的影像输入到生成器中,根据的有效部分,预测影像上的缺失部分,生成一张无缺失的影像。
偏置扫描模式下的大视场CL重建方法和装置、设备及介质
本发明涉及一种偏置扫描模式下的大视场CL重建方法和装置、设备及介质。该方法包括:通过真实探测器采集被扫描样品的一组原始投影图像序列;建立虚拟探测器并确定虚拟探测器的空间位置;根据真实探测器与虚拟探测器的空间坐标关系,将真实探测器所采集的一组原始投影图像序列转换到虚拟探测器上,形成虚拟探测器上的一组新投影图像序列;计算虚拟探测器CT扫描系统的重建几何参数;以及对虚拟探测器上的一组新投影图像序列进行加权处理,并基于经加权处理后的投影数据以及重建几何参数,获得被扫描样品的计算机断层图像。本发明在不改变传统CL扫描结构的几何布局的前提下,有效地提高CL扫描成像视场近1倍,方法简单、高效,具有较好的应用价值。
图形界面的渲染方法、装置、电子设备及存储介质
本申请提供了一种图形界面的渲染方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:将图形界面数据中的多个图片渲染至碎图纹理中,并将所述图形界面数据中的多个字符渲染至字符纹理中;分别对所述碎图纹理和所述字符纹理进行采样处理,对应得到所述图形界面中每个像素点对应的碎图纹理颜色值和字符纹理颜色值;根据所述碎图纹理和所述字符纹理的顶点信息,将所述每个像素点对应的碎图纹理颜色值和字符纹理颜色值进行融合处理,得到所述每个像素点的融合颜色值;根据所述每个像素点的融合颜色值,渲染形成所述图形界面。通过本申请,能够提高图形界面的渲染效率。
一种基于3D激光雷达的多特征融合IGV定位与建图方法
本发明公开了一种基于3D激光雷达的多特征融合IGV定位与建图方法。主要包括数据采集处理、扫描匹配及局部地图构建、后端优化、回环检测四个过程;数据采集处理是对3D激光雷达传感器的数据处理;扫描匹配及局部地图构建是对处理过的激光点云数据采用帧-子图的匹配方式,本发明利用具有角度、距离、反光强度等多特征信息的三维地标解算初始位姿,通过占据栅格地图,构建局部最优子图;后端优化对于不断迭代的子图,采用图的优化策略,用高斯牛顿法解决优化问题,并利用三维地标加速求解过程,从而消除累计误差;回环检测中存储所有轨迹,采用多分辨率地图,通过分支定界法加速计算,完成闭环检测。最终实现AGV的高精度定位和建图。
图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
本公开提供一种图像处理方法、装置以及电子设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取第一待贴片图像和第一纹理图像,第一待贴片图像和第一纹理图像均为N边形,N为大于2的正整数;对第一待贴片图像进行分割处理,以获得第一待贴片图像的第一n边形,n为大于2的正整数;对第一纹理图像进行分割处理,以获得第一纹理图像的第二n边形,第一n边形和第二n边形具有第一目标映射关系;将各个第二n边形按照第一目标映射关系映射至对应第一n边形,以完成对第一待贴片图像的纹理贴图处理。本公开提供的技术方案可以简化了增强现实场景下的图像渲染流程,节约服务器资源。
一种基于多叉树的空域多层级栅格表征和冲突检测方法
本发明公开了一种基于多叉树的空域多层级栅格表征和冲突检测方法。该方法首先将经度[70°E,140°E]、纬度[0°N,70°N]、高度[0,100km]范围内的空域栅格化,并对栅格进行统一嵌套编码数字化表达;建立空域多层级栅格表征方法,并将表征栅格自大到小构建空域表征栅格多叉树,将传统几何空域进行栅格表征;建立基于栅格的空域冲突检测方法,将空域栅格表征多叉树进行自上而下遍历两两对比,获取冲突空域栅格编码,确定空域冲突区域,大大提高冲突检测效率。
一种基于平均压缩获取低频信息的对抗样本防御方法
本申请公开的一种基于平均压缩获取低频信息的对抗样本防御方法,通过第一卷积神经网络模型和第二神经网络模型分别识别对抗样本和根据对抗样本压缩提取的第二低频信息图像,然后综合这两个模型的识别结果,在检测干净的原始测试图像和扰动较小的对抗样本时,第一神经网络模型对于高频信息较为敏感且扰动对结果影响较小,所以此时第一神经网络模型的识别结果更可信,在对抗样本扰动较高时,第二神经网络模型对于高频的扰动不敏感,受到影响较小,且在压缩中会将扰动过滤掉一部分,所以此时第二神经网络模型的识别结果更可信。通过综合这两种结果使在面对对抗样本时正确率得到显著提高,取得了良好的效果。