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江健民

作品数:50 被引量:0H指数:0
供职机构:深圳大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 50篇中文专利

领域

  • 25篇自动化与计算...

主题

  • 35篇图像
  • 18篇存储介质
  • 11篇终端
  • 10篇深度图
  • 9篇矩阵
  • 7篇深度图像
  • 5篇图像处理
  • 5篇网络
  • 4篇低分辨率
  • 4篇信号
  • 4篇用户
  • 4篇原始图像
  • 4篇智能终端
  • 4篇视觉
  • 4篇视频
  • 4篇图像处理技术
  • 4篇图像块
  • 4篇图像重构
  • 4篇相似度
  • 4篇目标图

机构

  • 50篇深圳大学

作者

  • 50篇江健民
  • 30篇王旭
  • 4篇黄磊
  • 4篇苏美
  • 3篇钟圣华
  • 2篇朱映映
  • 2篇王凯
  • 1篇冯禹洪

年份

  • 16篇2024
  • 4篇2023
  • 6篇2022
  • 4篇2021
  • 5篇2020
  • 2篇2019
  • 3篇2018
  • 10篇2017
50 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于DeqNLNet算法的图像重构方法、装置及介质
本发明实施例公开了一种基于DeqNLNet算法的图像重构方法、装置及介质;该方法包括:对由原始图像分割所得到的不重叠的原始图像块进行重排列,得到各个图像块对齐的待采样数据;将所述待采样数据经过可训练的采样矩阵获取测量信号...
周宇郭海男陈钰黄磊江健民
立体图像的视觉显著性检测方法、装置、设备及存储介质
本发明适用计算机技术领域,提供了一种立体图像的视觉显著性检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:当接收到立体图像的视觉显著性检测请求时,首先获取立体图像的颜色信息和深度信息,然后分别对颜色信息、深度信息以及颜色信息和...
张秋丹王旭江健民周宇
文献传递
基于单目深度估计的深度图压缩方法、装置、设备及介质
本发明适用图像处理技术领域,提供了一种基于单目深度估计的深度图压缩方法,该方法包括:根据接收到的彩色图像和与其对应的原始深度图,通过预设对称结构的、且由单目深度估计模块、深度压缩模块以及掩膜生成与处理模块组成的深度图压缩...
王旭陈明晖张乒乒江健民
文献传递
一种服饰流行程度评价方法、装置、智能终端及存储介质
本发明公开了一种服饰流行程度评价方法、装置、智能终端及存储介质,其中,上述服饰流行程度评价方法包括:获取目标图像,其中,上述目标图像为待评价服饰的图像;获取参考图像以及各上述参考图像对应的流行值;基于上述目标图像、上述参...
王京华江健民毛隆春
一种基于神经网络的人体动作识别方法、装置及介质
本公开公开了一种基于神经网络的人体动作识别方法、装置及介质,属于机器学习技术领域,包括:通过放置于人体不同部位的多个传感器,获取第一感测数据;根据第一感测数据的特征向量,通过融合优化网络和传感器权重生成网络为每个传感器设...
周宇王旭王翊沣钟昊天冯禹洪江健民
深度图像的压缩恢复方法、装置、设备及存储介质
本发明适用计算机技术领域,提供了一种深度图像的压缩恢复方法、装置、移动终端及存储介质,该方法包括:接收输入的待恢复深度图像的恢复请求,待恢复深度图像关联有对应的纹理图像,对纹理图像和待恢复深度图像进行预处理,获取纹理图像...
王旭张乒乒江健民
一种弱监督的3D场景图生成方法、装置、设备及介质
本发明公开了一种弱监督的3D场景图生成方法、装置、设备及介质,通过获取包含3D点云、视觉图像以及三元组标签集文本的训练数据;将3D点云与物体对应的视频帧对齐;分别进行特征提取,得到包含点云特征、图像特征和文本特征;根据图...
王旭李逸凡张秋丹刘学迅江健民
一种畸变图像复原的补偿方法及装置
本发明适用计算机技术领域,提供了一种畸变图像复原的补偿方法及装置,所述方法包括:接收畸变图像畸变校正后的校正图像,将校正图像分割为校正图像块,根据训练好的质心对所有校正图像块进行内容分类,并根据训练好的内容过滤器对内容分...
洪国伟苏美江健民
一种自监督360°深度估计方法、装置、设备及介质
本发明公开了一种自监督360°深度估计方法、装置、设备及介质,通过E2P变换将ERP图像转换成TP图像;将TP图像中失真最小的TP图像输入预设的骨干网络,在不同尺度提取TP特征块;根据频域空间域特征聚合模型提取TP特征块...
王旭何紫嫣张秋丹江健民
一种自监督360°深度估计方法、装置、设备及介质
本发明公开了一种自监督360°深度估计方法、装置、设备及介质,通过E2P变换将ERP图像转换成TP图像;将TP图像中失真最小的TP图像输入预设的骨干网络,在不同尺度提取TP特征块;根据频域空间域特征聚合模型提取TP特征块...
王旭何紫嫣张秋丹江健民
共5页<12345>
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