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本发明公开了一种显著性驱动的图像重要区域马赛克自动生成方法。通常的马赛克生成方法是关于整个输入图像的马赛克图，但很多情况只需保护图像的显著性区域。本发明首先将待处理的输入图像分割成超像素图；接着，计算输入图像的显著图；然后将显著图转变为二值图，并进行膨胀处理；最后对显著性区域赋予超像素图的值，并对非显著性区域赋予输入图像的值，即可得到显著性区域的马赛克图像。本发明能够有效并自动地对图像中的显著性区域进行马赛克，马赛克结果很好覆盖了图像的重要区域，也达到了保护作用和艺术效果。

📄 201711204537X 📂 G06T5_30 👤 杭州电子科技大学 📅 2017-11-27

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基于形态学处理的自适应钣金图像增强方法

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本发明涉及基于形态学处理的自适应钣金图像增强方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取钣金的打磨前灰度图像和打磨后灰度图像；获取打磨后异常对应区域和打磨后正常对应区域；计算打磨后异常对应区域的自适应必要性；获取自适应区域中每个像素点的自适应必要性；根据每个自适应像素点所在自适应区域的像素点总数量、自适应像素点数量得到该自适应像素点的结构元初始尺寸；根据自适应像素点的结构元初始尺寸、邻域内像素点的灰度值确定该自适应像素点的结构元；根据自适应像素点的结构元和统一结构元对打磨后灰度图像进行增强，本发明方法提高了图像的增强效果。

📄 2022110813281 📂 G06T5_30 👤 聊城市洛溪信息科技有限公司 📅 2022-09-06

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固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
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交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

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SiC功率器件工艺专利

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显著性驱动的图像重要区域马赛克自动生成方法

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