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立体图像的三维重构与可视化方法及设备
本发明提供了一种立体图像的三维重构与可视化方法及设备。所述方法包括：针对立体图像空间域和像素范围域进行单帧去噪,对去噪后的图像进行聚类分割,得到分类后图像；对分类后图像进行插值拟合,得到目标物平滑图像,获取每帧目标物平滑图像的绝对坐标及点的强度信息；根据绝对坐标对多帧目标物平滑图像进行配准拼接,得到第一图像,根据点的强度信息对第一图像进行三维可视化色彩渲染,完成立体图像的三维重构及可视化。本发明可以去除噪点和杂波,实现对多帧数据进行精确的配准拼接,提高了声纳图像的可视化水平及实时渲染效率。
一种数字摄影测量方法、电子设备及系统
一种数字摄影测量方法、电子设备及系统,涉及电子技术领域,可以降低采集图像时的操作复杂度,扩展数字摄影测量的适用场景,增加测量的可靠性,该方法包括：在不同拍摄位置,以不同的拍摄方向拍摄第一图像和第二图像,第一图像和第二图像中都包括目标物体和实际尺寸已知的第一物体；根据第一图像和第二图像,构建数字三维空间；根据数字三维空间,以及数字三维空间与真实的三维空间的尺寸的缩放比例确定目标物体的两个端点之间的距离,其中,缩放比例与第一图像中第一物体的位置、第二图像中第一物体的位置,以及第一物体的实际尺寸有关。
图像配准方法及相关装置、设备和存储介质
本申请公开了一种图像配准方法及相关装置、设备和存储介质,其中,该方法包括：获取目标图像和待配准图像；提取目标图像的若干第一特征点和待配准图像的若干第二特征点；基于第一特征点和第二特征点之间的匹配程度,选出至少一组第一匹配点对,其中,每组第一匹配点对包括第一特征点和第二特征点；基于第一匹配点对的方向信息,得到目标图像与待配准图像之间的最终变换参数。通过该方法,能够实现图像配准,且提高图像配准的准确性。
图像配准方法及相关装置、设备
本申请公开了一种图像配准方法及相关装置、设备,其中,图像配准方法包括：获取目标图像和待配准图像；生成预设形状的参考图像,并获取参考图像中的第一像素点的属性信息,其中,第一像素点的属性信息用于表示第一像素点是否位于目标图像；基于参考图像和待配准图像的图像信息以及属性信息,得到目标图像和待配准图像之间的配准参数。上述方案,能够实现任意形状的图像配准。
图像配准方法及相关装置、设备
本申请公开了一种图像配准方法及相关装置、设备,其中,图像配准方法包括：获取待配准图像和包含目标图像的参考图像；确定第一图像区域的第一偏转角度,并确定第二图像区域的第二偏转角度,其中,第一图像区域的至少部分像素点在参考图像中,第二图像区域的至少部分像素点在待配准图像中；基于第一偏转角度和第二偏转角度,得到候选配准参数；基于候选配准参数,得到目标图像与待配准图像之间的最终配准参数。上述方案,能够提高图像配准的准确性。
一种图像分类方法、装置、计算机可读存储介质及设备
本发明公开了一种图像分类方法、装置、计算机可读存储介质及设备,所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行缩放处理,得到不同尺寸的输入图像；将所述输入图像输入到预先训练好的图像分类模型中对所述输入图像进行分类处理,得到输入图像的分类概率,从而得到图像所属的图像类别；其中,所述图像分类模型由多个不同尺度的分类器构成,每一个尺度的分类器对应一种尺寸的输入图像,不同分类器对应不同尺寸的输入图像。本发明通过多尺度的神经网络对图像进行类处理,确保了多尺度输入图像的分类鲁棒性,在图像分类方面具有显著的优势。
基于人工智能技术的新冠肺炎数据处理系统
本发明提供基于人工智能技术的新冠肺炎数据处理系统,包括肺部数据库,肺部数据库配置有若干肺炎原始图像和若干正常原始图像的肺部数据库,经由训练筛选得到肺炎样本图像及正常样本图像作为数据集构成卷积神经网络模型；卷积神经网络,卷积神经网络采用堆叠结构从像素级的原始数据向抽象的语义概念逐层提取信息,用以获得广泛的输入视图；图像预处理单元,图像预处理单元包括图像扩增模块以及图像对比度增强模块,图像扩增模块用于增加训练样本图像的数量,图像对比度增强模块用于增强样本局部对比度,增强局部对比度之后的样本图像经由线性插值模块缩小得到样本增强图像。本发明能够突出图像特征进而提升肺炎筛查准确性、可靠性。
一种基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法、设备及介质
本申请公开了一种基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法、设备及介质,所述方法包括步骤：对被测对象的所有超声回波信号构成的全矩阵采集数据进行时域预处理,提取被测对象中扩展目标的相关散射信号,所述扩展目标为被测对象中具有一定长度和角度的直线形缺陷；根据所述扩展目标的相关散射信号进行超分辨率成像,获取扩展目标的超分辨率超声图像；对所述超分辨率超声图像进行图像特征分析和扩展目标参数评估,获取扩展目标的长度和角度。本申请通过分析超分辨率超声图像,准确评估具有一定尺寸和角度的扩展目标的长度和角度,实现扩展目标的量化评估,从而准确掌握上述扩展目标的相关参数,实现超声无损检测时对缺陷进行更全面的检测和评估。
基于图像特征信息的精密工件台倾角检测方法
本发明公开了一种基于图像特征信息的精密工件台倾角检测方法,预先将标定物放置于处于水平状态下的精密工作台上并进行图像采集得到标准图,然后在精密工作台需要进行倾角检测时,将标定物放置于精密工作台上并进行图像采集得到当前的采样图,分别对标准图和采样图进行特征点提取与匹配,获取特征点对集合,从标准图和采样图的特征点对集合中选取三对特征点对,按照所设计的倾角计算方法计算得到精密工作台的倾角。本发明利用获取的图像信息完成了非接触式的精密工作台倾角检测,可以有效节约结构硬件成本,并提出了新的倾角计算方法,提高了精密工作台倾角检测的准确度。
一种用于集成电路制造的数据处理方法
本发明公开了一种用于集成电路制造的数据处理方法,属于电路板检测技术领域；相较于传统的图像检测,激光检测能实现无接触远距离测量,速度快等；利用光学成像设备与线激光检测结合,能构建完整的电路板图像,再与光学图像的配合更加完整的实现精准自动化检测；本发明方法的目的在于将上述检测方法结合之后的具体数据处理提供一种高效便捷的处理方法逻辑,采用不同的算法算例,对不同获取的图像进行预处理、分析、匹配,通过本发明构建的数据处理方法能够更好地整合两部分的数据,更加精准的确定电路板的集成电路板的形状、尺寸、孔位、电路板瑕疵,有助于提高电路板加工效率。

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