本发明公开了一种基于遥感的鸟瞰图快速成图系统,属于图像处理领域,用于解决没有充分了解鸟瞰图拍摄区域和对制图质量把关的问题,包括图形界定模块、区域确认模块和智能成图模块,区域确认模块用于对鸟瞰图的成图区域进行确认,确认得到鸟瞰图成图区域的平面图,图形界定模块用于将鸟瞰区域的平面图与预存鸟瞰图的平面图进行图形界定,智能成图模块接收到智能成图信号后,依据鸟瞰区域的平面图智能生成鸟瞰图,成图监测模块用于对智能成图模块的成图质量进行监督,本发明方便工作人员充分了解鸟瞰图的拍摄区域,并对拍摄区域已存在的平面图合理地加以运用,同时把控鸟瞰图的制图质量。

本发明公开了基于生成对抗网络的甲骨片轮廓与字符痕迹自动提取方法,包括：整理成对的甲骨摹本图像与甲骨拓片图像,构建摹本生成数据集,设计并构造生成对抗网络模型OBTGAN,采用CycleGAN模型的循环训练方法训练生成模型,利用训练好的生成对抗网络得到生成摹本图像。在OBTGAN中的生成器使用残差网络模块,在第三次下采样之前插入SpatialAttention层,下采样完成后利用嵌入了ChannelAttention结构的残差网络再次提取特征,上采样模块采用Unet结构,将下采样过程中的低级语义特征与上采样生成特征矩阵进行了跳跃连接。该方法利用计算机技术取代了摹本制作的手工描摹步骤,生成摹本在字形细节上具有更高的准确性,大幅减少了甲骨摹本制作时间,为批量制作甲骨摹本提供了可能。

本申请提供了一种基于多频复数卷积的磁共振图像重建方法及装置。方法包括：获得图像样本和图像处理网络；图像样本包括样本组织的多个不同的欠采样样本图像以及全采样样本图像；图像处理网络包括级联的多个多频复数卷积块以及连接在每个多频复数卷积块后的数据保真项；使用多频复数卷积块和数据保真项对欠采样样本图像进行处理,获得卷积处理结果；依据卷积处理结果和全采样样本图像确定对应于图像处理网络的损失函数；依据损失函数对图像处理网络进行训练,生成多频复数网络；获取目标组织的多个不同的欠采样目标图像；使用多频复数网络对欠采样目标图像进行处理,生成无伪影目标图像。本申请能够从多个欠采样的图像中重建出无混叠伪影的图像。

本申请提供一种基于多模态聚合的磁共振图像重建方法及装置。方法包括：获取样本图像和图像处理网络；样本图像包括全采样第一样本图像,全采样第二样本图像和欠采样第二样本图像；图像处理网络包括频域处理网络和图像域处理网络；将样本图像输入频域处理网络,依据频域重建结果生成频域损失函数；将频域重建结果输入图像域处理网络,依据图像域重建结果生成图像域损失函数；依据频域损失函数和图像域损失函数对图像处理网络进行训练,生成混合域学习网络；获取全采样第一目标图像和欠采样第二目标图像并输入混合域学习网络,生成无伪影第二目标图像。本申请能够从全采样的辅助模态图像和欠采样的目标模态图像中重建出无混叠伪影的目标模态图像。

本发明公开了一种虚拟人体图像生成方法、系统、设备及介质,所述方法包括：将源人体图像和目标姿态图像输入预训练好的虚拟人体图像生成网络,获得目标姿态人体图像；其中,虚拟人体图像生成网络为卷积神经网络,包括：编码器,用于输入源人体图像和目标姿态图像,编码获得源人体特征和目标人体特征；基于结构的外观生成模块,用于输入源人体特征和目标人体特征并进行更新,获得更新后的源人体特征和目标人体特征；解码器,用于输入基于结构的外观生成模块输出的目标人体特征,解码获得目标姿态人体图像。本发明利用基于人体结构的姿态引导下的虚拟人体图像生成网络,能够生成有着正确目标姿态的逼真人体图像。

本申请提供一种毛发造型的生成方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质,该方法还包括：将人脸图像和毛发参考图像输入预设的笔画模型,获得所述人脸图像对应的第一笔画图和所述毛发参考图像对应的第二笔画图；将所述第二笔画图的毛发造型参数迁移至所述第一笔画图后,对第一笔画图渲染得到合成笔画图；将所述合成笔画图输入已训练的图像平滑网络,获得所述合成笔画图对应的平滑图像；其中,所述平滑图像包括所述人脸图像中的人脸和所述毛发参考图像中的毛发造型。本申请方案,通过迁移毛发造型参数可以保持毛发造型的结构,从而生成毛发造型结构合理的图像。

一种适用于图像重建的透射式微扫描光学成像系统,属于光电成像领域,本发明的一种适用于图像重建的透射式微扫描光学成像系统,安装于光电对抗系统内部,包括动态两维位移平台控制器和沿主光轴传播方向依次设置的主光学镜组、成像镜组、偏心透镜动态两维位移平台、主系统CCD；主光学镜组、成像镜组、偏心透镜动态两维位移平台均与主光轴垂直设置；偏心透镜动态两维位移平台与动态两维位移平台控制器相连。本发明通过透射式微扫描生成实时的多帧图像,作为图像重建处理的多帧图像,融合后生成一帧高分辨率图像,从而克服了高速运动目标以及光电对抗系统跟踪误差带来的影响,实现图像重建的最佳效果。

本发明涉及数字化医疗技术领域,具体涉及一种断层扫描图像中金属伪影的消减方法、装置、电子设备和存储介质。该方法首先将含有金属的电子计算机断层扫描图像利用雷登变换计算得到正弦图；将正弦图作为变分自编码器的输入可以得到对应的潜在空间特征；潜在空间特征经过潜在特征转化模块得到伪影消减后的无金属正弦图；将正弦图逆雷登变换后,填补金属部分,与原始电子计算机断层扫描金属伪影图像输入进精化模块,得到最终的金属伪影消减图像。本发明设备简单,操作简便,成本低廉,速度快,伪影消减效果好,有较高的实用价值。

本申请提供了一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质；方法包括：采用生成对抗网络中生成器生成原始图像；通过生成对抗网络中判别器对原始图像进行判别处理,得到所述原始图像的初始误差信息,并根据初始误差信息对生成对抗网络中生成器和偏移模块进行参数调整,得到调整后偏移模块和调整后生成器；然后,采用调整后偏移模块基于初始误差信息获取原始图像在至少一个尺度上的偏移信息,并基于至少一个尺度上的偏移信息,触发判别器调整初始误差信息,得到调整后误差信息；最后,根据调整后误差信息触发调整后生成器生成在目标属性上符合预设条件的目标图像,从而提高生成器生成图像的准确性。

本申请涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,包括：获取第一图像,对所述第一图像进行编码以提取特征,得到对应的编码特征图；获取随机噪声,在解码过程中基于所述随机噪声对所述编码特征图进行图像重建,得到第二图像；其中,所述第二图像的第二分辨率大于所述第一图像的第一分辨率。采用本方法能够在图像的超分辨率重建过程中,增加图像的纹理细节,使得图像纹理细节更丰富。