圖像處理

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圖像處理(image processing)，用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過(guò)拍攝得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)一般包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。

圖像處理(image processing)，用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過(guò)拍攝得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)一般包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。收起

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  • 康謀分享 | 從云端到單機(jī)的數(shù)據(jù)匿名化全攻略
    在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策時(shí)代，企業(yè)面臨隱私合規(guī)與數(shù)據(jù)利用的雙重挑戰(zhàn)（如PIPL、GDPR等隱私規(guī)定要求）。如何在聚焦效率與合規(guī)平衡，助力汽車(chē)、零售等行業(yè)在保護(hù)敏感信息的同時(shí)，安全釋放視頻數(shù)據(jù)價(jià)值，破解數(shù)據(jù)處理的合規(guī)與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)難題
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  • 芯原推出低功耗AI降噪與AI超分辨率系列IP
    芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出其最新的AI圖像處理系列IP，包括提供智能降噪的AINR1000和AINR2000，以及提供先進(jìn)超分辨率的AISR1000和AISR2000。該系列IP為汽車(chē)、監(jiān)控、云游戲、消費(fèi)電子等多個(gè)領(lǐng)域提供高效、靈活且可擴(kuò)展的解決方案，并兼具成本效益和優(yōu)化的性能、功耗和面積（Performance, Power, and Area, PPA）特性。
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  • 康謀分享 | 突破傳統(tǒng)匿名化：先進(jìn)技術(shù)解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值新維度
    傳統(tǒng)匿名化方法常以破壞數(shù)據(jù)為代價(jià)實(shí)現(xiàn)合規(guī)，而深度自然匿名化則可通過(guò)生成自然替換的方式，打破數(shù)據(jù)合規(guī)與質(zhì)量的權(quán)衡。實(shí)驗(yàn)證明，深度自然匿名化在保留數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容一致性上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，為AI系統(tǒng)提供了高質(zhì)量的匿名化數(shù)據(jù)支持
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  • 基于FPGA的遙感圖像智能處理系統(tǒng)
    近些年隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法逐步在星載、機(jī)載等遙感數(shù)據(jù)處理中得到廣泛應(yīng)用，在災(zāi)害預(yù)警及應(yīng)急、海洋應(yīng)用、環(huán)境監(jiān)測(cè)、國(guó)土資源等方面起到越來(lái)越重要的作用，如圖 1 所示。但衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)等需要對(duì)遙感 圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用場(chǎng)景，都對(duì)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)具有嚴(yán)格的體積、重量、功耗的限制。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又具有運(yùn)算復(fù)雜度高、存儲(chǔ)帶寬需求大的特點(diǎn)。在高時(shí)效性要求與資源功耗等空間環(huán)境的強(qiáng)約束下，通用處理平臺(tái)難以支撐在軌人工智能 應(yīng)用的計(jì)算需求。這都使得人工智能技術(shù)在上述領(lǐng)域應(yīng)用面臨著巨大的挑戰(zhàn)。因此亟需開(kāi)展支持星載、機(jī)載人工智能應(yīng)用的核心硬件與基礎(chǔ)軟件技術(shù)研究。
    基于FPGA的遙感圖像智能處理系統(tǒng)
  • 顆粒圖像分析儀的圖像處理算法有哪些？
    顆粒圖像分析儀常用的圖像處理算法包括以下幾種： 圖像預(yù)處理算法 濾波算法： 高斯濾波：通過(guò)對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)及其鄰域進(jìn)行加權(quán)平均運(yùn)算，能夠有效去除圖像中的高斯噪聲，使圖像變得更加平滑，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。例如，在分析一些表面較為粗糙的顆粒圖像時(shí)，高斯濾波可以減少因顆粒表面不平整而產(chǎn)生的噪聲干擾，使后續(xù)的顆粒識(shí)別和分析更加準(zhǔn)確 。 中值濾波：對(duì)于圖像中的椒鹽噪聲有較好的抑制作用。它將像素
    顆粒圖像分析儀的圖像處理算法有哪些？