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最新技术
一种基于频带自适应修复模型的图像修复方法
本发明涉及一种基于频带自适应修复模型的图像修复方法,用于解决现有技术不能同时重建受损图像的合理结构和精细纹理的问题。本发明在生成对抗网络模型的基础上,以编码器-解码器网络结构作为生成器的基线网络。为了从已知区域提取深层信息,通过离散小波变换(DWT)将受损图像特征分解为低频子带和高频子带,然后将多频子带通过卷积网络提取特征。最后通过小波逆变换实现对各个水平子带图像的重建,补全缺失区域信息生成图像。将低频信息与高频信息分开处理的思想,有利于针对性地处理图像的结构和纹理信息。本发明生成的图像结构更清晰,纹理更精细,修复后的图像更真实无明显边界。
重建设备及医学影像多平面重建方法
本发明是关于一种重建设备及医学影像多平面重建方法,涉及医学影像技术领域,本发明包括:确定重建设备对应的重建任务;其中,重建任务用于指示进行重建处理的数据组,数据组是对用于构建多平面影像的多个医学影像进行划分得到的;将重建设备对应的重建任务中数据组包括的医学影像进行重建处理,得到重建子影像;向参与医学影像多平面重建的其他重建设备发送重建子影像,以及获取基于其他重建设备对应的重建任务进行重建处理得到的重建子影像;根据所有数据组对应的重建子影像构建多平面重建影像。由于本发明能够通过多个重建设备各自重建得到子影像,从而合成整个影像,这样缓解由于不同重建设备具有不同的硬件配置导致同步性比较差的问题。
一种受损指纹图像的快速修复方法
本发明公开了一种受损指纹图像的快速修补方法,包括以下步骤:1)获取二维指纹图像,二维指纹图像部分区域受损并具有噪声点;对二维指纹图像进行边缘检测预处理,确定图像域中的标准域x∈Ω\Ω-(in)和受损域以及受损边界2)将经边缘检测预处理后的图像的像素信息描述为二嵌段共聚物在二维空间点x和时间t处的局部单体密度差φ=φ(x,t);3)根据局部单体密度差通过使用二嵌段共聚物的相分离演化方程进行指纹图像的修复。该指纹修复技术简单易行,高效稳健,可被广泛用于民用、医疗、商用领域的生物身份识别,并为基于反应扩散系统的指纹图像的脊线修复提供了数学基础。
柱塞泵故障信号时频图降噪增强方法和系统
本发明提供了一种柱塞泵故障信号时频图降噪增强方法和系统,包括:首先采集柱塞泵的故障振动信号,然后将原始数据转换成时频图,再利用本发明的方法对时频图进行降噪增强处理,最后利用训练好的CNN模型提取时频图中的特征,进行故障诊断,利用卷积神经网络特定网络层特征图的梯度大小寻找时频图中的重点区域,将非重点区域进行清除,从而增强原始信号的时频图。本发明所采用的方法,将振动数据特征转化为时频图的特征,将时间序列信号转为图片分类信号,实现了高准确率的故障诊断;同时本方面提出的时频图降噪增强方法,提高了模型诊断的抗噪性能和鲁棒性。
基于多特征图层融合的人脸图像还原方法、系统及终端
本发明公开了基于多特征图层融合的人脸图像还原方法、系统及终端,涉及图像处理技术领域,其技术方案要点是:对所有的原始人脸图像进行空间配准后得到统一视角下的目标人脸图像;提取不同目标人脸图像的原始轮廓图层、原始灰度图层、原始RGB图层;将所有的原始轮廓图层融合得到还原轮廓图层;将所有的原始灰度图层融合得到融合灰度图层,从融合灰度图层中截取得到还原灰度图层;将所有的原始RGB图层融合得到还原RGB图层;将还原灰度图层、还原RGB图层重叠在还原轮廓图层后,得到还原图像。本发明即有效克服了不同信道采集图像自身带来的误差,同时克服了光线、面部微动作对图像融合带来的误差,能够更加清晰、精准的还原真实图像。
一种医学图像处理方法和装置
本发明公开了一种医学图像处理方法和装置,涉及图像处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取医学图像,其中,医学图像包括多个图像层;在医学图像中,确定目标区域;确定目标区域所属于的目标图像层;将目标图像层调整为第一层厚,并将目标图像层之外的剩余图像层调整为第二层厚,形成调整后的医学图像,其中,第一层厚小于第二层厚。该实施方式不仅能够有效地提高资源利用率,而且能够更完整的体现图像的征象或特征。
瞳孔亮斑消除方法
本发明实施例提供了瞳孔亮斑消除方法,应用于图像处理技术领域。该方法包括:获取目标图像;其中,目标图像包含具有瞳孔亮斑的瞳孔区域;针对目标图像中瞳孔区域的每一分区,利用预先训练的瞳孔区域的分区与像素值之间的目标映射关系,将该分区内的像素点的像素值校正为该分区所映射的像素值;每一分区所映射的像素值为该分区的像素点在消除亮斑后的像素值。通过本方案,可以消除图像中存在瞳孔亮斑,提升图像的成像效果。
图像去模糊方法、装置、电子设备与存储介质
本公开提供了一种图像去模糊方法、装置、存储介质与电子设备,涉及图像与视频处理技术领域。所述图像去模糊方法包括:获取一帧第一原始图像;对所述第一原始图像进行单帧去模糊处理,得到第一去模糊图像;获取在所述第一原始图像的拍摄时间的邻域时间内所采集的一帧或多帧第二原始图像;利用所述第二原始图像对所述第一去模糊图像进行去模糊处理,得到第二去模糊图像。本公开结合了单帧去模糊与多帧去模糊两种方式,有利于提升图像去模糊效果,并特别适用于人脸图像的去模糊。
图像处理方法、装置、设备及存储介质
本公开实施例涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质,能够在获取到表情图像后,基于预设的图像处理模型对表情图像中的表情进行调整,生成具有表情变化过程的视频,进而通过将视频展示给用户能够使得用户观看到得视频更具趣味性,提升了用户体验。
一种人脸图像清晰度提升方法及装置
本发明公开了一种人脸图像清晰度提升方法及装置,属于图像处理领域;在获取待提升清晰度的人脸图像后,将人脸图像输入到经退化操作训练的模型中得到清晰度提升后的人脸图像。由于模型经过退化操作训练,即原本清晰的图像处理为清晰度不高的图像,然后以清晰度不高的图像为训练样本使其得到清晰的图像,这样待提升清晰度的人脸图像输入到模型中后能够大大提升人脸图像的清晰度。