搜索结果: 46-60 共查到“信息与通信工程 图像”相关记录1288条 . 查询时间(0.216 秒)
中国科学院地球化学研究所专利：一种基于图像分析的土壤速效磷的测定方法
中国科学院地球化学研究所 专利 图像分析 土壤速效磷 测定方法
<
2023/6/30
中国科学院地球化学研究所专利：一种基于图像分析的土壤速效磷的测定方法
中国科学院高能物理研究所专利：一种图像深度效应校正方法
中国科学院声学研究所专利：一种基于图像颜色模式匹配的桶形道路路障检测方法
中国科学院声学研究所专利：一种成像声纳实时处理系统中的图像压缩解压方法及系统
中国科学院声学研究所专利：一种基于时变曲线模型的SAS图像自动均衡方法。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：图像数据的分析和应用
图像数据 分析 应用
<
2023/5/17
图像数据越来越广泛地出现在实践环境中。图像作为一种数据，与常规的格式化数据有非常大的不同，而能够处理图像数据的模型通常看起来也非常复杂。本次报告从图像数据是如何存储的开始，介绍如何通过回归分析的思想来理解图像相关深度学习模型的基本原理，帮助听众快速理解图像数据在实践中的处理方法与应用。
2022年8月6日，CSIG图像视频通信专委会组织召开“虚拟现实与智慧生活”学术论坛暨2022年度专委会工作会议。会议由南昌大学承办，上饶师范学院、江西省5G产业联合会协办。专委会创始人、名誉主任朱光喜教授担任本次会议的名誉主席，刘文予教授、王玉皞教授担任本次会议的大会主席，刘且根、杨建荣、李安、余礼苏担任本地主席。会议由王玉皞教授、李安教授主持。本次会议受疫情影响，以线上线下结合的方式举行，《电...
CSIG图像图形中国行将于2022年8月26日在西北工业大学举行（图）
CSIG 图像图形中国行 图像图形 西北工业大学
<
2022/9/19
“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了80余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由CSIG机器视觉专委...
CSIG图像图形中国行将于2022年5月27日举办（图）
CSIG 图像图形中国行 多媒体信号处理与安全
<
2022/9/19
“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了80余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。亚太国家/地区信号与信息信号处理协会（Aisa-Pa...
近日，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所显微光学团队在光学领域著名期刊《Optics Letters》上发表题为“Frequency–spatial domain joint optimization for improving super-resolution images of nonlinear structured illumination microscopy”的研究论文，并被选为Ed...
中国图象图形学学会图像视频通信专业委员会
中国图象图形学学会 图像视频通信专业委员会 图像视频通信
<
2022/9/18
图像视频通信涉及图像视频处理、人工智能、大数据、通信技术的交叉融合，其特有的远端通信、交互和呈现能力为航空航天、军事指挥、广播电视、教育培训、应急救援、安防监控、远程医疗等提供了强有力的支撑，为当前疫情条件下复工复产、复教复学提供了重要保障。本专委会在上述交叉技术研究与应用的蓬勃发展中应运而生，由来自高等院校、科研院所、企业团体的一线科研人员共同组成。
近年来，很多传统的图像分类方法，如支持向量机已被广泛应用于多源遥感图像参数提取、森林防火、遥感图像分类等领域，这类方法仅仅将每个视图特征向量简单串级，未充分利用视图统计特性和跨视图一致性与互补性。目前多视图支持向量机分类技术层出不穷，但大多未改善传统支持向量机分类方法存在的问题，如不适用于“开集识别”（如图1）、有限的鲁棒判别力（如图2）等。为了克服此类问题，中国林业科学研究院资源信息研究所符利勇...
基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建
图像超分辨率重建 多尺度卷积 特征融合 反投影
<
2024/1/22
针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题,提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建.该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息,增强跨通道信息融合能力;然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射,提升网络的早期重建能力;最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用,从而融合不同深度的特征信息进行图像重建。
中国科学院沈阳自动化研究所提出基于循环神经网络的图像修补新模型（图）
循环 神经网络 图像修补 新模型
<
2021/2/23
近日，中国科学院沈阳自动化研究所在自然场景及人脸图像的修复领域中取得新进展，提出的基于循环对抗生成网络的图像修复方法成功应用于任意缺失区域的检测和修复。研究结果2021年发表在IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA。图像缺失区域的恢复是图像处理中的难点问题，是影响目标识别、跟踪等视觉任务的精度和鲁棒性的重要因素。由于图像缺失区域信息的完全丢失和缺失信息的唯一性，因此根据已知...
武汉工程大学电气信息学院2021年硕士研究生入学考试自命题数字图像处理考试大纲
武汉工程大学电气信息学院 2021年 硕士研究生 入学考试 自命题 数字图像处理 考试大纲
<
2020/12/30
武汉工程大学电气信息学院2021年硕士研究生入学考试自命题数字图像处理考试大纲。