图像处理方法、装置和计算机可读存储介质.pdf
猫巷****雪凝
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图像处理装置、图像处理方法和计算机可读存储介质.pdf
本发明提供一种图像处理装置、图像处理方法和计算机可读存储介质。该图像处理装置包括:接收多页的作业数据的接收单元;对作业数据进行解释并展开为光栅图像的多个RIP处理单元;和将多页的作业数据分配给所述多个RIP处理单元以进行RIP处理的分配单元,所述分配单元与页面划分无关地基于预定的数据尺寸来分割所述作业数据,将待进行RIP处理的作业数据分配给所述多个RIP处理单元,并将所述待进行RIP处理的数据以下的页面的作业数据发送给所述多个RIP处理单元,并且当由所述分配单元分配的待进行RIP处理的作业数据的开头部分处
图像处理装置、图像处理方法和计算机可读存储介质.pdf
一种电子白板(2)包括:手写图像渲染器(201),配置为在笔划层(A)上渲染笔划;标志图像渲染器,配置为在标志层(B)上渲染表示字符、符号、图形或者其组合的标志图像;外部图像渲染器(207),配置为在外部图像层(C)上渲染外部地获取的背景图像;串行器(211)配置为串行化在笔划层(A)上渲染的笔划、在标志层(B)上渲染的标志图像和在外部图像层(C)上渲染的背景图像以转换为以文本格式的数据;和PDF创建器(215),配置为基于由串行器(211)转换的以文本格式的数据创建与一个页面对应的文档数据。
图像处理方法、图像处理装置和计算机可读存储介质.pdf
本公开提供使用卷积神经网络系统处理输入图像的图像处理方法和装置、以及计算机可读存储介质。所述卷积神经网络系统包含输入层、中间层和输出层,所述图像处理方法包括:经由所述输入层接收所述输入图像;经由所述中间层提取所述输入图像的图像特征;以及经由所述输出层输出对于所述输入图像的处理结果。所述卷积神经网络系统将普通的卷积运算拆分成分组逐点卷积和逐通道卷积,并且在分组逐点卷积的同时,引入了组间信息交换的机制,从而实现了适于移动端计算能力的卷积神经网络模型,并且保持了卷积神经网络模型的高表示能力和识别精度。
图像处理装置、图像处理方法和计算机可读存储介质.pdf
本公开内容涉及图像处理装置和图像处理方法以及计算机可读存储介质。该图像处理装置包括:提取单元,被配置成从图像中提取包含待检测物体的前景,并且从图像的包含待检测物体的前景中提取包围待检测物体的边框;以及检测单元,使用边框在图像的前景中提取待检测物体,使得确定待检测物体的类别和位置,其中,提取单元和检测单元被配置成使用注意力机制来分别实现它们的提取操作和检测操作。根据本公开内容的图像处理技术,通过在图像处理的提取操作和检测操作中分别使用注意力机制,能够强化前景目标的特征提取并且弱化背景和噪声的信息,从而能够准
图像处理方法和装置、计算机可读存储介质.pdf
本公开提供基于神经网络的图像处理方法和装置、以及计算机可读存储介质。所述图像处理方法,包括:将图像输入经优化的神经网络;所述经优化的神经网络提取所述图像的图像特征;并且输出所述图像特征,其中,所述经优化的神经网络是对预先训练好的初始神经网络中的至少一个子层执行第一优化处理后得到的,所述至少一个子层中的每个子层包括卷积层,所述第一优化处理包括:对于所述至少一个子层中的每个子层,确定从所述卷积层的滤波器中要移除的通道并移除,以及优化所述卷积层的滤波器中剩余通道的参数,使得经优化的每个子层的输出特征的误差最小化