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一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法: 本发明涉及一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法。包括：步骤1，利用Canny算法对待修复的深度图像进行边缘提取得到边缘图像；步骤2，如果算法是第一次迭代，则采用OTSU算法计算边缘图像的二值化阈值，利用该二值化...; 闫涛胡治国姬张建宋艳涛

一种基于扩散模型的多聚焦显微图像序列融合方法: 本专利发明一种基于扩散模型的多聚焦显微图像序列融合方法，该方法首先初始化一张与源图像的张量相同以及服从高斯分布的T时刻的噪声图片，然后将该初始化图片与多聚焦图像序列拼接输入特征提取网络中预测前一步噪声，再根据预测的噪声以...; 闫涛李小辉张江峰赵晋龙韩晓丽

一种基于跨尺度信息融合的三维形貌重建方法: 本发明涉及一种基于跨尺度信息融合的三维形貌重建方法。包括：步骤1，相机采集待重建场景图像集；步骤2，采用多孔小波变换得到单个低频分量集与不同尺度的高频分量集；步骤3，通过高低频分量集系数最大策略结合逆多孔小波得到待重建场...; 闫涛钱宇华郭小英

一种轻量级深度网络的微观三维形貌重建方法: 本发明属于计算机视觉领域中微观三维形貌重建技术领域，具体涉及了一种轻量级深度网络的微观三维形貌重建方法。该方法首先对微观场景采集的不同焦面的图像序列进行等间隔抽取，然后利用多尺度感知器提取不同特征，之后输入分组并行卷积模...; 闫涛高浩轩钱宇华张江峰

一种针对微观离散噪声场景的深度估计方法: 本发明涉及一种针对微观离散噪声场景的深度估计方法。包括：步骤1，微米级步进电机采集微观离散噪声场景的多景深图像序列；步骤2，采用多方向拉普拉斯算子与图像序列进行卷积操作得到多个聚焦体积结果；步骤3，通过聚焦体积结果最大值...; 闫涛刘凤娴

一种基于融合图像引导的多视差图像序列配准方法: 本发明属于图像配准技术领域，具体涉及一种基于融合图像引导的多视差图像序列配准方法。技术方案包括以下步骤：首先，利用非降采样小波变换对待配准的多视差图像序列的高低频子图进行融合；然后选择融合图像中分布于四角的四个标准特征子...; 闫涛钱宇华杜亮; 文献传递

全局时空特征耦合的多景深三维形貌重建被引量：1: 2023年; 针对现有三维形貌重建模型无法有效融合全局时空信息的问题,设计深度聚焦体积(DFV)模块保留聚焦和离焦的过渡信息,并在此基础上提出全局时空特征耦合(GSTFC)模型提取多景深图像序列的局部与全局的时空特征信息。首先,在收缩路径中穿插3D-ConvNeXt模块和3D卷积层,捕捉多尺度局部时空特征,同时,在瓶颈模块中添加3D-SwinTransformer模块捕捉多景深图像序列局部时序特征的全局关联关系;然后,通过自适应参数层将局部时空特征和全局关联关系融合为全局时空特征,并输入扩张路径引导生成聚焦体积;最后,聚焦体积通过DFV提取序列权重信息,并保留聚焦与离焦的过渡信息,得到最终深度图。实验结果表明,GSTFC在FoD500数据集上的均方根误差(RMSE)相较于最先进的全聚焦深度网络(AiFDepthNet)下降了12.5%,并且比传统的鲁棒聚焦体积正则化的聚焦形貌恢复(RFVR-SFF)模型保留了更多的景深过渡关系。; 张江峰闫涛闫涛钱宇华宋艳涛; 关键词：有监督学习深度图

一种基于词频共现分析的文献表示方法: 本发明属于文本挖掘技术领域，具体涉及一种基于词频共现分析的文献表示方法。本发明通过数据收集引入布尔权重，构建VSM，根据CLSVSM计算出共现矩阵，获得特征词的出现频次以及特征词之间两两共现频次和共现相对强度矩阵，引入指...; 牛奉高闫涛

一种多景深显微图像序列数据采集装置: 本实用新型属于微观三维形貌重建技术领域，具体涉及一种多景深显微图像序列数据采集装置。技术方案包括计算机、底座、固定柱、支撑杆等；所述固定柱与底座相垂直的设在底座的上表面，且固定柱位于底座的左侧，所述支撑杆与固定柱相垂直的...; 闫涛; 文献传递

基于超像素深度图像特征聚类与融合图像引导滤波的透明材质物体三维重建装置及其方法: 本发明属于三维形貌重建技术领域，具体涉及一种基于超像素深度图像特征聚类与融合图像引导滤波的透明材质物体三维重建装置与方法。技术方案包括支架、电池模块、压电陶瓷定位平台、相机、照明装置、旋转器、喷粉器，物镜和处理显示系统；...; 闫涛翟小鹏陈路; 文献传递

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闫涛