本文公开了一种图像分离方法、装置、存储介质以及电子设备，涉及图像处理技术领域，其中方法包括:对待分离图像进行噪声估计，得到与所述待分离图像对应的估计噪声矩阵；基于所述估计噪声矩阵以及与所述待分离图像对应的估计像素矩阵采用核最小噪声变换方法进行核化处理，得到核化矩阵；基于所述核化矩阵，采用预设基于局部线性建模的机器学习方法进行图像重建，得到目标图像矩阵；对所述目标图像矩阵进行背景分离处理，得到目标背景图像和目标图像。本申请中的方法可以适用于任意场景下任意噪声水平的光谱图像进行图像分离，提高图像分离效率。

 本技术公开了一种数字化中文古籍图像修复方法、装置、设备及介质，其中方法包括以下步骤:获取存有文字缺失的古籍图片，以及与该古籍图片对应的原文数据；采用预设的汉字检测模型获取古籍图片上所有文字的定位框坐标，根据定位框坐标和原文数据进行原图上缺失位置的检查，获取需要修补文字的位置；获取古籍图片中的书写风格，根据需要修补的文字生成相应书写风格的文字图片；对生成的文字进行像素级分割处理，根据获得的修补文字的位置将文字图片贴在古籍图片上对应的位置。本发明首次针对数字化古籍修补提出技术方案，能够有效地节省数字化古籍修复需要的大量人力和时间成本。本发明可广泛应用于古籍数字化保护领域。

 本技术公开了一种考虑阴影的融合语义分割的逆渲染方法及装置，涉及计算机视觉与图形学领域，该方法包括以三维场景的一组多视角照片作为输入重建场景的几何形状，实现神经隐式表面重建；以三维场景稀疏视角图像反照率的语义分割图作为输入，获得场景的带有反照率语义类别的表面点集，将表面点集投影至图像平面以获得场景各视角图像反照率的语义分割图；以三维场景的一组多视角照片和获得的语义分割图作为输入，在场景的表面点上进行光线采样；基于采样光线上的入射光以及表面点的材质进行前向渲染，通过网络训练对光照和材质进行优化，分解得到准确的光照和材质。本文能够有效减弱阴影对材质估计的影响，从而实现较为准确的光照和材质的估计。

 本技术公开了一种脱机书写者识别方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括以下步骤:获取手写单词图像数据；将手写图像转化为灰度图像，对灰度图像进行二值化处理，将处理后的图像尺寸调整为预设大小，并构建训练集；构建笔迹识别模型，采用训练集对笔迹识别模型进行训练；其中笔迹识别模型包括局部建模模块、恒等分支和全局模块，局部建模模块用于捕捉局部特征，恒等分支用于提取全局特征，全局模块用于整合局部和全局特征；将待识别的手写图像输入训练后的笔迹识别模型，获得模型最后分类层的结果，并进行softmax概率计算，取概率最大的书写者作为识别结果。本发明能够有效地从有限的书写笔迹中提取稳健的特征表示，达到远超其他方法的识别精度。

 本技术公开了一种基于扩散模型的分层语义重构的无监督OOD检测方法及装置，包括:获取待检测数据；通过预设的处理模型对待检测数据进行处理，以将待检测数据进行多层语义特征提取，得到多层特征；将多层特征依次进行归一化后和扭曲，将扭曲后的多层特征进行逐层语义特征重构，得到多层重构特征；获取多层重构特征与归一化后的多层特征向量之间的重构误差，如果重构误差符合预设条件，则确定待检测数据为分布外数据。本发明能够显著提高检测效率，并加快检测速度。

 本技术公开了一种基于多视角特征融合的CBCT下颌神经管精细化分割方法。本发明首先选取CBCT影像和下颌神经管标注构成数据集；将训练集切成若干个Patch得到输入数据，并编码每个Patch的位置坐标。其次，将每个Patch与其对应的位置编码送入预分割网络模型，得到预分割结果，采用三次样条插值得到下颌管中心线。最后对CBCT与下颌管中心线进行多视角特征提取，并通过3D Attention进行特征融合，并将得到的特征进行解码，最终获得下颌管的分割结果，并进行优化训练。本发明有效融合多种视角的特征信息，确保了分割结果的精确性和完整性。

 本技术涉及PCB缺陷检测技术领域，公开了一种基于改进Yolov8模型的PCB缺陷检测方法、系统和存储介质，方法包括:获取PCB缺陷数据集，并对所述PCB缺陷数据集进行预处理，将预处理之后的PCB缺陷数据集按比例划分为训练集和测试集；构建基于改进Yolov8的缺陷检测模型；使用所述训练集训练所述缺陷检测模型，获得训练好的缺陷检测模型，并使用所述测试集测试所述训练好的缺陷检测模型的性能；将待检测的PCB图像输入所述训练好的缺陷检测模型，获得检测结果。本发明通过对Yolov8模型进行改进，能够有效提高PCB缺陷检测精度和检测速度。

 本技术提供一种基于Micro‑CT图像的土壤团聚体MWD计算方法及装置，该方法包括:基于原位土柱样品的原始灰度图像获取土壤基质灰度图像；基于亮度阈值从所述土壤基质灰度图像中提取种子图像，并基于形态学分水岭算法和所述种子图像生成团聚体图像；基于所述团聚体图像获取所述原位土柱样品的平均重量直径结果。本发明提供的基于Micro‑CT图像的土壤团聚体MWD计算方法及装置，可以根据原位土柱样品的原始灰度图像获取土壤基质灰度图像，然后根据土壤基质灰度图像生成团聚体图像，最后根据团聚体图像得到原位土柱样品的平均重量直径结果，可以在不破坏土壤结构的基础上，采用图像处理技术直接计算得到土壤团聚体平均重量直径结构参数。

 本技术公开了一种基于CLIP和多模态掩码提示学习的面部动作单元识别的方法，包括以下步骤；步骤1:基于AU先验位置设计多模态共享的AU提示(AU‑prompt)和注意力掩码，所述AU‑prompt包含多个可学习的token，所述注意力掩码根据不同AU面部肌肉变化的先验位置进行设计，得到特定的AU注意力掩码；步骤2：在多模态提示学习的过程中，将特定AU的注意力掩码引入CLIP模型文本和图像编码器的不同层进行提示学习，同时学习AU局部细节特征和不同AU间全局关联特征，得到局部特征和全局特征；步骤3：将局部特征和全局特征进行融合，并与文本特征计算损失，最终实现AU识别。本发明能够在标注数据有限的情况下，有效地识别面部动作单元。

 本技术公开了一种基于多尺度空间感知的智能体行动预测方法，包括:地图空间结构建模、历史轨迹特征提取、特征融合以及多模态行动预测，其中：地图空间结构建利用多尺度图卷积神经网络对应用场景地图中的二维矢量地图数据进行地图特征提取，得到高维地图特征信息；历史轨迹特征提取采用卷积神经网络和特征金字塔网络提取所有智能体的高维轨迹数据特征；特征融合通过自注意力机制将高维地图特征信息、高维轨迹数据特征信息进行相关性建模融合，获取具有方向信息的智能体轨迹融合特征；多模态轨迹预测利用智能体轨迹融合特征进行预测回归和置信度评分，输出行动预测的多模态完整轨迹坐标和对应的置信度评分，为智能体行动提供合理的辅助决策。