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一种高精度的数码印花颜色空间转换方法
本发明公开了一种高精度的数码印花颜色空间转换方法,首先从标准色卡上采集色块CMYK值和LAB值构建数据集；建立RBF神经网络模型；用数据集训练RBF颜色空间转换模型；用鲸鱼优化算法对RBF神经网络的中心层向量,基宽向量以及连接权值进行优化；完成后,使用训练样本对优化后的RBF颜色空间转换模型进行训练,得到最终的颜色空间转换模型,实现CMYK到LAB颜色空间的转换；用测试样本对最终的颜色空间转换模型进行测试,检验所建立的颜色空间转换模型的精度；本发明针对神经网络方法存在精度不足、关键参数选取困难的问题,通过鲸鱼算法优化RBF神经网络不仅提升了颜色空间转换的转换精度,同时具有很强的自适应性。
图像处理方法、图像处理装置、存储介质与电子设备
本公开提供一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质与电子设备,涉及图像处理技术领域。所述图像处理方法包括：获取由配置抗光害滤镜的摄像头所采集的第一图像,以及由未配置抗光害滤镜的摄像头所采集的第二图像,所述第一图像与所述第二图像为针对相同场景所采集的图像；根据所述第二图像对所述第一图像进行颜色调整处理,得到所述第一图像对应的光害还原图像,或者根据所述第一图像对所述第二图像进行颜色调整处理,得到所述第二图像对应的抗光害图像。本公开能够基于抗光害滤镜采集的第一图像与非抗光害滤镜采集的第二图像进行颜色调整,得到满足实际需求的图像。
待处理图像的优化方法及装置、存储介质及电子设备
本公开涉及图像处理技术领域,具体涉及一种待处理图像的优化方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备,待处理图像包括至少一个人脸,上述方法包括：从待处理图像中提取各人脸对应的参考人脸图像,并确定各参考人脸图像的尺寸；获取多个图像优化模型,并确定各图像优化模型对应的输入图像尺寸；根据参考人脸图像的尺寸和输入图像尺寸为各参考人脸图像匹配对应的图像优化模型；利用图像优化模型对每一个参考人脸图像进行优化处理得到目标人脸图像,并基于目标人脸图像得到待处理图像对应的优化图像。本技术方案克服基于深度学习的去模糊方法计算量大,导致算法时延较长且功耗较高的问题。
图像模糊程度确定方法、数据集构建方法与去模糊方法
本公开提供了一种图像模糊程度确定方法、模糊图像数据集构建方法、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。所述图像模糊程度确定方法包括：获取连续n帧原始图像以及由该连续n帧原始图像中相同位置像素点进行加权融合所合成的目标图像,n为不小于2的正整数；获取目标图像中每个像素点在每一帧原始图像中对应的相同位置像素点的像素值；根据上述每个像素点在n帧原始图像中对应的n个像素值之间的偏差程度,确定目标图像的模糊程度数据,包括目标图像中每个像素点的模糊程度值。本公开能够表示图像中不同区域的模糊程度,有利于改善图像去模糊效果。
基于点扩散函数参数寻优的超声图像复原方法
本发明公开了一种基于点扩散函数参数寻优的超声图像复原方法,涉及超声无损检测技术领域,解决了在没有预先给定超声成像系统点扩散函数的情况下,不能对超声图像进行复原的技术问题,其技术方案要点是通过交替最小化框架同时求解超声图像和点扩散函数,采用RL-TV算法完成交替最小化中中间图像的求解部分；然后采用粒子群优化算法完成交替最小化中间的点扩散函数的多参数优化求解部分,最终获得复原超声图像及对应的点扩散函数。该方法不需要预先给定超声成像系统的点扩散函数,仅通过模糊的超声图像就能直接得出清晰图像与超声成像系统的点扩散函数。
图像增强处理方法、装置、设备及介质
本发明公开了图像增强处理方法、装置、设备及介质,方法包括：根据通道化处理规则对用户输入的第一图像进行处理得到多通道特征图像,从多通道特征图像中提取每一通道的通道图像信息,根据通道图像信息对相应通道的通道特征图像分别进行白化处理得到白化特征图像并进行跨通道提取得到跨通道图像信息,对每一通道的白化特征图像分别逐像素优化处理得到对应优化特征图像后反卷积处理得到反卷积图像,对反卷积图像进行尺寸调整得到目标优化图像。本发明属于图像处理技术领域,根据从第一图像信息中获取的通道图像信息对每一通道特征图像分别进行白化处理,可针对性对图像中每一像素分别进行增强处理,大幅增强了进行图像增强处理的效果。
用于车辆中图像去模糊的系统和方法
公开了用于车辆中的图像去模糊的方法和系统。该方法和系统包括基于从车辆运动传感器和深度传感器接收的车辆运动数据和深度图来确定点扩散函数。基于点扩散函数计算去模糊矩阵。从成像设备接收的模糊的输入图像基于去模糊矩阵被去模糊,从而提供去模糊的输出图像。基于去模糊的输出图像来控制车辆的功能。
图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质
本公开的实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取目标图像；获得所述目标图像中各个像素点的灰度值；根据所述目标图像中各个像素点的灰度值,获得所述目标图像中像素点数量最大的目标灰度值、灰度均值和灰度标准差；根据所述目标灰度值、所述灰度均值和所述灰度标准差确定所述目标图像的目标亮度等级；根据所述目标亮度等级对所述目标图像进行色彩增强处理。上述方法可通过云服务器实现为并行计算的执行方式,以加快运行速率。本公开实施例提供的图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质技术能够在保证色彩增强质量的前提下大大降低运算复杂度,提升运算效率。
用于图像拼接的方法、计算设备和存储介质
本公开的实施例涉及用于图像拼接的方法、计算设备和存储介质,涉及信息处理领域。根据该方法,获取待拼接的两个图像；基于两个图像,经由经训练的特征提取网络,生成两个特征表示；基于两个特征表示,经由经训练的解码网络,生成指示两个图像能否拼接的第一置信度和两个图像之间的第一相对位置；以及如果基于第一置信度确定两个图像能够拼接,则基于第一相对位置,对两个图像进行拼接。由此,能够提高图像拼接的效率。
智能测绘数据信息处理方法
本发明提供智能测绘数据信息处理方法,包括如下步骤：S1获取原始测绘数据,其中原始测绘数据包括一次遥感图像和二次遥感图像；S2分别对一次遥感图像和二次遥感图像进行预处理,得到预处理后的一次遥感图像和预处理后的二次遥感图像；S3针对预处理后的遥感图像进行空中三角运算,得到遥感图像的坐标信息,并根据获取的坐标信息将各预处理后的遥感图像进行拼接处理,获取拼接后的区域图像；S4基于一次区域图像和二次区域图像进行融合处理,得到目标区域遥感图像；S5基于目标区域遥感图像进行二维图形绘制或者三维重建,获取目标土地区域测绘结果。本发明有助于提高了基于无人机遥感图像进行土地测绘的可靠性和效果。

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