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一种分数阶的低对比度图像分割方法及系统: 本发明涉及图像分割技术领域，尤其是指一种分数阶的低对比度图像分割方法及系统，所述方法包括：获取待检测图像的图像表征信息；计算所述图像表征信息的保真度、L<SUB>2</SUB>正则化项和分数阶正则化项，根据所述保真度、所...; 郭墨宝曹俊峰董文华

一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法: 本发明涉及一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法，包括以下步骤：获取包含多张样本图像的数据集，对数据集中的样本图像进行标注，以为图像中的每个像素分配像素所属类别；对标注后的样本图像进行预处理，得到预处理后的数...; 彭俊杰袁昊晨张鹿鸣刘文甫

低对比度的图像增强方法和装置: 本申请涉及一种低对比度的图像增强方法和装置。所述方法包括：获取待测对象的特征图像；获取所述特征图像的亮度值；基于所述亮度值，对比所述特征图像中每个像素与所述像素的邻域像素的明暗关系，基于对比结果自适应地增强所述特征图像的...; 徐景波杜亚凤郑锡斌方明丹张广钿

低对比度条件的双目立体视觉测距: 2025年; 为了解决在雾霾、强背景等低对比度环境下双目测距能力下降的问题,本研究结合计算机图像增强技术,优化了深度信息计算和图像处理方法,以实现低对比度环境下的高精度双目被动式测距。首先,应用图像增强技术提升双目图像的特征点识别和匹配精度,改善低对比度环境中的图像质量。接着,在图像重建终端中引入三维立体显示装置,优化深度信息的计算方法,确保在图像特征明显退化的情况下仍能获得精确的距离信息。通过人眼的双目立体视觉实现目标图像的自动融合与配准,提高测距范围和精度。实验结果表明,对比传统五八式测距仪存在的10%测距误差,本文提出的双目立体视觉测距方法在500~1300 m范围内的测距平均相对误差(MRE)小于2.3%,同时该方法在低对比度环境下表现出良好的测距稳定性、可靠性和实时性。本文提出的测距方法能够在低对比度环境中实现对运动目标的实时快速双目被动测距,具有精度高、抗干扰能力强的优点,适用于工业控制、驾驶辅助和目标指示等应用场景。; 杨军陈令烨陈立邦卞启航刘忆琨周建英; 关键词：双目测距立体视觉低对比度 3D显示

一种低对比度作用距离测试装置及方法: 本发明涉及一种低对比度作用距离测试装置及方法，其中装置包括测试目标源、图像采集处理组件、测试模型库构建模块、分析模块和测试模块，实现了自动检测电视摄像系统在不同照度下对低对比度目标的分辨能力的功能，准确评估电视摄像系统在...; 谢芳王艳陈卫杨龙郑孟王胜李先贤

一种基于统计的低对比度缺陷的识别方法: 本发明公开了一种基于统计的低对比度缺陷的识别方法，包括以下步骤：步骤S1：输入待检测图像；步骤S2：按照列和行分别计算灰度值的最大值、平均值和标准差并进行拟合；步骤S3：根据拟合的结果确定分割阈值并划定缺陷范围；步骤S4...; 刘浩栋

超浅低对比度储层流体识别方法与系统: 本发明属于石油勘探开发技术领域，涉及一种超浅低对比度储层流体识别方法与系统，方法步骤为：获取靶区目标层的所有测井、录井原始响应数据；根据测井、录井原始响应数据计算衍生参数；从衍生参数中选择不同类型流体的特征；对选择的特征...; 魏周拓邓少贵吴晨珺彭志诚

一种低对比度油藏流体识别方法、系统、装置及介质: 本发明公开了一种低对比度油藏流体识别方法、系统、装置及介质，包括：基于阵列感应中的电阻率曲线，得到地层真电阻率RT1D；基于地层真电阻率RT1D与深侧向电阻率RT，获得两者的比值系数Br；以测井声波时差曲线、孔隙度曲线与...; 万吉庆傅永强赵俊堂王海云麻超王恺罗旭马天猛唐定山周淼刘可可蔺佳雷刚李树丽

小尺寸低对比度的传送带破损检测方法: 2025年; 【目的】针对已有模型在检测小尺寸、与背景对比度低的破损时易出现漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv4的检测模型。【方法】针对小尺寸问题,首先设计了DDS unit替换主干网络中的Res unit,利用不同层次特征跨层连接的方式获得完整丰富的多尺度特征完成小尺寸破损的检测。其次,在分类损失函数中引入梯度协调机制动态调整小尺寸破损的权重使其得到充分训练。针对破损与背景对比度低的问题,首先在主干网络深层网络层中嵌入坐标注意力机制,增强模型对破损特征的关注度,降低背景噪声的干扰。其次,设计精确解耦头通过解决分类、定位任务对特征需求的矛盾提升检测精度。【结果】实验表明,模型的平均精度较YOLOv4提升了3.92%,小尺寸的划伤类破损、与背景低对比度的磨损类破损的检测精度分别提升4.32%和4.24%,可有效解决漏检、误检问题。; 韩雅洁郝晓丽牛保宁薛晋东

基于改进YOLOv7的小目标和低对比度纸病分类算法研究: 2025年; 随着纸机车速提升和幅宽加大,纸病出现频率随之上升。为根治纸病,需对其有效分类以溯源。但因部分纸病目标小、对比度低,分类效果欠佳。本课题提出了一种基于改进YOLOv7的分类方法,核心思想是在颈部网络改良快速跨阶段特征金字塔池化(SPPFCSPC)模块,在感受野不变前提下提升分类速度;使用空间深度卷积替换原有的“卷积+池化层”,增强对纸病的特征提取能力;通过注意力模块(SimAM),使更多的资源集中于纸病细节,进一步提高低对比度和小目标纸病的识别效率。结果表明,本课题算法的平均精度达0.97,实时检测速度26.5帧/s。相比于原YOLOv7网络,本算法在小目标和低对比度纸病的平均精度和检测速度方面均有明显提升。; 汤伟周国庆王孟效方嘉楠张龙郑晓虎刘英伟

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