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丛润民
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[1] 基于跨域交互的全天时场景自监督深度估计方法及系统
[2] 域内-域间自适应的水下图像增强方法及系统
[3] 一种图像阴影检测方法及系统
[4] 一种基于频率感知的伪装目标检测方法及系统
[5] 一种无人机遥感图像语义分割方法及系统
[6] 一种低空无人机图像变化检测方法及系统
[7] 面向无人机视频数据的弱监督显著性目标检测方法及系统
[8] 基于物理模型的水下图像增强方法及系统
[9] 基于深度补全的多模态3D目标检测方法及系统
[10] 原型演化的小样本语义分割方法及系统
[11] 一种立体视觉显著性检测方法,专利号:ZL 201610244589.9
[12] 一种图间显著性检测方法,专利号:ZL 201710942099.0
[13] 一种深度图可靠性评价测度方法,专利号:ZL 201610242241.6
[14] 一种立体图像重定向方法,专利号:ZL 201610874827.4
[15] 一种迭代协同显著性检测方法,专利号:ZL 201711064083.0
[16] 一种协同显著性检测方法,专利号:ZL 201710942783.9
[17] 一种深度形状先验提取方法,专利号:ZL 201711065005.2
[18] 一种 RGBD 图像协同显著性检测方法,专利号:ZL 201810879724.6
[19] 一种深度视频快速帧内编码方法,专利号:ZL 201810317701.6
[20] 一种联合场景和运动多特征的视频行为聚类方法,专利号:ZL 201810962264.3
[21] 深度图超分辨率重建方法,专利号:ZL 201610727602.6
[22] 一种2D转3D深度估计方法,专利号:ZL 201610780883.1
[23] 一种立体图像匹配图计算方法,专利号:ZL 201610780786.2
[24] 一种基于最优化颜色修正和回归模型的水下图像复原方法,专利号:ZL 201610606187.9
[25] 一种屏幕内容与自然内容划分及快速编码方法,专利号:ZL 201611031480.3
[26] 一种基于虚拟视点绘制质量的深度图上采样方法,专利号:ZL 201610751851.9
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