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大华股份申请图像处理、模型训练、异物识别方法、设备及存储介质专利,电子设备采用在正交空间进行颜色特征迁移的思路更加简单直接

2024-04-02 15:26:56
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摘要:金融界2024年4月2日消息,据国家知识产权局公告,浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“图像处理、模型训练、异物识别方法、设备及存储介质“,公开号CN117808666A,申请日期为2023年11月。专利摘要显示,本申请提出图像处理、模型训练、异物识别方法、设备及存储介质,图像处理方法包括:获取待处理图像的待转换区域图像,以及获取待处理图像的参考区域图像;将所述待转换区域图像和所述参考区域图像转换到正交图像空间;获取同一正交图像空间的所述待转换区域图像的图像特征和所述参考区域图像的图像特征;基于所述参考区域图像的图像特征对所述待转换区域图像的图像特征进行处理,得到处理后的待转换区域图像和所述参考区域图像组成的最终图像。通过上述方式,电子设备采用在正交空间进行颜色特征迁移的思路更加简单直接,计算过程更加简单,不需要进行复杂的矩阵奇异值分解和逆运算,算法的稳定性更高。

金融界2024年4月2日消息,据国家知识产权局公告,浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“图像处理、模型训练、异物识别方法、设备及存储介质“,公开号CN117808666A,申请日期为2023年11月。

专利摘要显示,本申请提出图像处理、模型训练、异物识别方法、设备及存储介质,图像处理方法包括:获取待处理图像的待转换区域图像,以及获取待处理图像的参考区域图像;将所述待转换区域图像和所述参考区域图像转换到正交图像空间;获取同一正交图像空间的所述待转换区域图像的图像特征和所述参考区域图像的图像特征;基于所述参考区域图像的图像特征对所述待转换区域图像的图像特征进行处理,得到处理后的待转换区域图像和所述参考区域图像组成的最终图像。通过上述方式,电子设备采用在正交空间进行颜色特征迁移的思路更加简单直接,计算过程更加简单,不需要进行复杂的矩阵奇异值分解和逆运算,算法的稳定性更高。

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