CN109717651A - 电子化木质洗头椅 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电子化木质洗头椅,包括:洗头椅结构,包括木质椅体、陶瓷底座和塑料盆体,陶瓷底座为竖立式L型结构,竖立式L型结构的左端的顶部上安装有塑料盆体,竖立式L型结构的右端的顶部上安装有木质椅体,木质椅体还包括踏脚、左侧扶手和右侧扶手,左侧扶手和右侧扶手并排设置,踏脚设置在左侧扶手的下方;次数选择设备,嵌入在木质椅体的扶手内,用于接收厚度参考值,并基于厚度参考值确定对应的冲洗次数,厚度参考值越大,确定的对应的冲洗次数越多;实时显示设备,嵌入在木质椅体的扶手内,与次数选择设备连接,用于接收并实时显示确定的对应的冲洗次数。通过本发明,能够改善木质洗头椅的电子化水平。
Description
技术领域
本发明涉及木质洗头椅领域,尤其涉及一种电子化木质洗头椅。
背景技术
洗头椅又称为洗发椅、冲头椅等,属于理发店、美发店常见家具之一,用于客户坐式洗头必备的理容器材之一。目前国内洗头椅大多数为固定系列,也有部分电动洗头椅,气动洗头椅等。
发明内容
为了解决目前木质洗头椅电子化水平有限的技术问题,本发明提供了一种电子化木质洗头椅,在待处理图像内执行基于Z字形的遍历,用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域,基于各个目标处理区域的各个图像最值差确定所述待处理图像的代表性最值差,以及在所述代表锐化等级达到要求;最重要的是,还基于当前清洗头发的厚度的定制测量结果,确定需要清洗的次数,以保障顾客头部清洗的效果。
根据本发明的一方面,提供了一种电子化木质洗头椅,所述洗头椅包括:
洗头椅结构,包括木质椅体、陶瓷底座和塑料盆体,所述陶瓷底座为竖立式L型结构;其中,在所述洗头椅结构中,所述竖立式L型结构的左端的顶部上安装有所述塑料盆体。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中:在所述洗头椅结构中,所述竖立式L型结构的右端的顶部上安装有所述木质椅体。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中:所述木质椅体还包括踏脚、左侧扶手和右侧扶手,所述左侧扶手和所述右侧扶手并排设置,所述踏脚设置在所述左侧扶手的下方。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中,还包括:
次数选择设备,嵌入在所述木质椅体的扶手内,用于接收厚度参考值,并基于所述厚度参考值确定对应的冲洗次数,所述厚度参考值越大,确定的对应的冲洗次数越多;实时显示设备,嵌入在所述木质椅体的扶手内,与所述次数选择设备连接,用于接收并实时显示所述确定的对应的冲洗次数;微型摄像机,用于面向所述洗头椅结构进行图像摄像动作,以获得并输出相应的洗头场景图像;区域分割设备,与所述微型摄像机连接,用于识别所述洗头场景图像中的对象的数量,基于所述对象的数量执行对所述洗头场景图像的均匀式区域分割,以获得多个图像区域,其中,所述对象的数量越多,获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少;数据选择设备,与所述区域分割设备连接,用于接收所述多个图像区域,在所述洗头场景图像内执行基于Z字形的遍历,用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域;分块操作设备,与所述数据选择设备连接,用于接收所述各个目标处理区域,并对每一个目标处理区域执行最值差识别操作,以获得每一个目标处理区域的最值差,并基于各个目标处理区域的最值差确定所述洗头场景图像的代表性最值差;在所述分块操作设备中,基于各个目标处理区域的最值差确定所述洗头场景图像的代表性最值差包括:针对每一个目标处理区域,将其最大像素值减去其最小像素值以获得对应的最值差,将各个目标处理区域的最值差进行排序,将中央序号的目标处理区域的最值差作为所述洗头场景图像的代表性最值差;动态范围扩大设备,分别与所述区域分割设备和所述分块操作设备连接,用于接收所述代表性最值差,并在所述代表性最值差小于等于预设最值差阈值时,对所述洗头场景图像执行动态范围扩大处理,以获得对应的范围扩大图像,还用于在所述代表性最值差大于所述预设最值差阈值时,将所述洗头场景图像作为范围扩大图像输出;头发丝分析设备,分别与所述厚度测量设备和所述动态范围扩大设备连接,用于接收所述范围扩大图像,基于头发丝外形特征对所述范围扩大图像执行头发丝识别,以从所述范围扩大图像中分割出各个头发丝图案,每一个头发丝图案对应一个头发丝对象;厚度测量设备,与所述次数选择设备连接,用于测量每一条头发丝图案的最大宽度,并对各条头发丝的各个最大宽度进行算术平均值计算,以获得相应的厚度参考值。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中,还包括:
现场锐化设备、矩阵生成设备、色调分析设备、亮度分析设备和数据块提取设备,位于所述微型摄像机和所述区域分割设备之间。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中:所述现场锐化设备用于接收所述洗头场景图像,对所述洗头场景图像执行基于所述洗头场景图像中噪声类型数量的图像锐化处理,以获得相应的现场锐化图像。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中:所述矩阵生成设备与所述现场锐化设备连接,用于接收所述现场锐化图像,基于所述现场锐化图像的各个像素点的色调通道值生成色调矩阵,基于所述现场锐化图像的各个像素点的亮度通道值生成亮度矩阵;其中,所述色调分析设备与所述矩阵生成设备连接,用于检测色调矩阵中每一个数据块内每一个数据各个方向的梯度值,当数据块中存在某一个方向的梯度值超限的数据的数量大于等于预设数量阈值时,认定所述数据块为色调变化数据块。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中:所述亮度分析设备与所述矩阵生成设备连接,用于检测亮度矩阵中每一个数据块内每一个数据各个方向的梯度值,当数据块中存在某一个方向的梯度值超限的数据的数量大于等于预设数量阈值时,认定所述数据块为亮度变化数据块;其中,所述数据块提取设备分别与所述区域分割设备、所述色调分析设备和所述亮度分析设备连接,用于在色调变化数据块和亮度变化数据块对应于所述现场锐化图像的图像块相同时,将所述图像块作为参考图像块,并将所述现场锐化图像中的一个或多个参考图像块拼接的参考图案替换所述洗头场景图像发送给所述区域分割设备。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中:所述矩阵生成设备包括色调矩阵生成单元、亮度矩阵生成单元和饱和度矩阵生成单元;其中,在所述色调分析设备或所述亮度分析设备中,色调矩阵中的数据块的大小与亮度矩阵中的数据块的大小相同。
更具体地,在所述电子化木质洗头椅中,还包括:
PSTN传输接口,与所述同质分析设备连接,用于接收所述各个内容检测图像块,并通过PSTN线路发送所述各个内容检测图像块;其中,在所述现场锐化设备中,对所述现场锐化图像执行基于所述现场锐化图像中噪声类型数量的图像锐化处理包括:噪声类型数量越少,执行的图像锐化处理程度越低。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明实施方案示出的电子化木质洗头椅的正面结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的电子化木质洗头椅的实施方案进行详细说明。
目前中国的大多数地方都还是采用的固定洗头椅,其材质都是差不多的,基本上是以不锈钢,玻璃钢,夹板等材质用来制作成底座,而洗头盆大多都是采用陶瓷的,极少部分采用的是不锈钢或者塑料;其他的一些配件大都是根据店主的需求进行的单独购买。
洗头椅通常带有液压油泵调节椅子的高度,以方便发型师洗发,同时还具备椅座可以旋转、椅背可以向后倾倒一定角度等功能。
为了克服上述不足,本发明搭建了一种电子化木质洗头椅,能够有效解决相应的技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的电子化木质洗头椅的正面结构示意图,所述洗头椅包括:
洗头椅结构,包括木质椅体、陶瓷底座和塑料盆体,所述陶瓷底座为竖立式L型结构;
其中,在所述洗头椅结构中,所述竖立式L型结构的左端的顶部上安装有所述塑料盆体。
接着,继续对本发明的电子化木质洗头椅的具体结构进行进一步的说明。
在所述电子化木质洗头椅中:在所述洗头椅结构中,所述竖立式L型结构的右端的顶部上安装有所述木质椅体。
在所述电子化木质洗头椅中:所述木质椅体还包括踏脚、左侧扶手和右侧扶手,所述左侧扶手和所述右侧扶手并排设置,所述踏脚设置在所述左侧扶手的下方。
在所述电子化木质洗头椅中,还包括:
次数选择设备,嵌入在所述木质椅体的扶手内,用于接收厚度参考值,并基于所述厚度参考值确定对应的冲洗次数,所述厚度参考值越大,确定的对应的冲洗次数越多;
实时显示设备,嵌入在所述木质椅体的扶手内,与所述次数选择设备连接,用于接收并实时显示所述确定的对应的冲洗次数;
微型摄像机,用于面向所述洗头椅结构进行图像摄像动作,以获得并输出相应的洗头场景图像;
区域分割设备,与所述微型摄像机连接,用于识别所述洗头场景图像中的对象的数量,基于所述对象的数量执行对所述洗头场景图像的均匀式区域分割,以获得多个图像区域,其中,所述对象的数量越多,获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少;
数据选择设备,与所述区域分割设备连接,用于接收所述多个图像区域,在所述洗头场景图像内执行基于Z字形的遍历,用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域;
分块操作设备,与所述数据选择设备连接,用于接收所述各个目标处理区域,并对每一个目标处理区域执行最值差识别操作,以获得每一个目标处理区域的最值差,并基于各个目标处理区域的最值差确定所述洗头场景图像的代表性最值差;
在所述分块操作设备中,基于各个目标处理区域的最值差确定所述洗头场景图像的代表性最值差包括:针对每一个目标处理区域,将其最大像素值减去其最小像素值以获得对应的最值差,将各个目标处理区域的最值差进行排序,将中央序号的目标处理区域的最值差作为所述洗头场景图像的代表性最值差;
动态范围扩大设备,分别与所述区域分割设备和所述分块操作设备连接,用于接收所述代表性最值差,并在所述代表性最值差小于等于预设最值差阈值时,对所述洗头场景图像执行动态范围扩大处理,以获得对应的范围扩大图像,还用于在所述代表性最值差大于所述预设最值差阈值时,将所述洗头场景图像作为范围扩大图像输出;
头发丝分析设备,分别与所述厚度测量设备和所述动态范围扩大设备连接,用于接收所述范围扩大图像,基于头发丝外形特征对所述范围扩大图像执行头发丝识别,以从所述范围扩大图像中分割出各个头发丝图案,每一个头发丝图案对应一个头发丝对象;
厚度测量设备,与所述次数选择设备连接,用于测量每一条头发丝图案的最大宽度,并对各条头发丝的各个最大宽度进行算术平均值计算,以获得相应的厚度参考值。
在所述电子化木质洗头椅中,还包括:
现场锐化设备、矩阵生成设备、色调分析设备、亮度分析设备和数据块提取设备,位于所述微型摄像机和所述区域分割设备之间。
在所述电子化木质洗头椅中:所述现场锐化设备用于接收所述洗头场景图像,对所述洗头场景图像执行基于所述洗头场景图像中噪声类型数量的图像锐化处理,以获得相应的现场锐化图像。
在所述电子化木质洗头椅中:所述矩阵生成设备与所述现场锐化设备连接,用于接收所述现场锐化图像,基于所述现场锐化图像的各个像素点的色调通道值生成色调矩阵,基于所述现场锐化图像的各个像素点的亮度通道值生成亮度矩阵;
其中,所述色调分析设备与所述矩阵生成设备连接,用于检测色调矩阵中每一个数据块内每一个数据各个方向的梯度值,当数据块中存在某一个方向的梯度值超限的数据的数量大于等于预设数量阈值时,认定所述数据块为色调变化数据块。
在所述电子化木质洗头椅中:所述亮度分析设备与所述矩阵生成设备连接,用于检测亮度矩阵中每一个数据块内每一个数据各个方向的梯度值,当数据块中存在某一个方向的梯度值超限的数据的数量大于等于预设数量阈值时,认定所述数据块为亮度变化数据块;
其中,所述数据块提取设备分别与所述区域分割设备、所述色调分析设备和所述亮度分析设备连接,用于在色调变化数据块和亮度变化数据块对应于所述现场锐化图像的图像块相同时,将所述图像块作为参考图像块,并将所述现场锐化图像中的一个或多个参考图像块拼接的参考图案替换所述洗头场景图像发送给所述区域分割设备。
在所述电子化木质洗头椅中:所述矩阵生成设备包括色调矩阵生成单元、亮度矩阵生成单元和饱和度矩阵生成单元;
其中,在所述色调分析设备或所述亮度分析设备中,色调矩阵中的数据块的大小与亮度矩阵中的数据块的大小相同。
在所述电子化木质洗头椅中,还包括:
PSTN传输接口,与所述同质分析设备连接,用于接收所述各个内容检测图像块,并通过PSTN线路发送所述各个内容检测图像块;
其中,在所述现场锐化设备中,对所述现场锐化图像执行基于所述现场锐化图像中噪声类型数量的图像锐化处理包括:噪声类型数量越少,执行的图像锐化处理程度越低。
另外,PSTN(Public Switched Telephone Network)定义:公共交换电话网络,PSTN提供的是一个模拟的专有通道,通道之间经由若干个电话交换机连接而成。当两个主机或路由器设备需要通过PSTN连接时,在两端的网络接入侧(即用户回路侧)必须使用调制解调器(Modem)实现信号的模/数、数/模转换。从OSI七层模型的角度来看,PSTN可以看成是物理层的一个简单的延伸,没有向用户提供流量控制、差错控制等服务。而且,由于PSTN是一种电路交换的方式,所以一条通路自建立直至释放,其全部带宽仅能被通路两端的设备使用,即使他们之间并没有任何数据需要传送。因此,这种电路交换的方式不能实现对网络带宽的充分利用。通过PSTN进行网络互联举例,一个通过PSTN连接两个局域网的网络互连的例子。在这两个局域网中,各有一个路由器,每个路由器均有一个串行端口与Modem相连,Modem再与PSTN相连,从而实现了这两个局域网的互连。
采用本发明的电子化木质洗头椅,针对现有技术中木质洗头椅电子化水平有限的技术问题,通过在待处理图像内执行基于Z字形的遍历,用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域,基于各个目标处理区域的各个图像最值差确定所述待处理图像的代表性最值差,以及在所述代表锐化等级达到要求;最重要的是,还基于当前清洗头发的厚度的定制测量结果,确定需要清洗的次数,以保障顾客头部清洗的效果。
可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (10)
1.一种电子化木质洗头椅,其特征在于,包括:
洗头椅结构,包括木质椅体、陶瓷底座和塑料盆体,所述陶瓷底座为竖立式L型结构;
其中,在所述洗头椅结构中,所述竖立式L型结构的左端的顶部上安装有所述塑料盆体。
2.如权利要求1所述的电子化木质洗头椅,其特征在于:
在所述洗头椅结构中,所述竖立式L型结构的右端的顶部上安装有所述木质椅体。
3.如权利要求2所述的电子化木质洗头椅,其特征在于:
所述木质椅体还包括踏脚、左侧扶手和右侧扶手,所述左侧扶手和所述右侧扶手并排设置,所述踏脚设置在所述左侧扶手的下方。
4.如权利要求3所述的电子化木质洗头椅,其特征在于,所述洗头椅还包括:
次数选择设备,嵌入在所述木质椅体的扶手内,用于接收厚度参考值,并基于所述厚度参考值确定对应的冲洗次数,所述厚度参考值越大,确定的对应的冲洗次数越多;
实时显示设备,嵌入在所述木质椅体的扶手内,与所述次数选择设备连接,用于接收并实时显示所述确定的对应的冲洗次数;
微型摄像机,用于面向所述洗头椅结构进行图像摄像动作,以获得并输出相应的洗头场景图像;
区域分割设备,与所述微型摄像机连接,用于识别所述洗头场景图像中的对象的数量,基于所述对象的数量执行对所述洗头场景图像的均匀式区域分割,以获得多个图像区域,其中,所述对象的数量越多,获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少;
数据选择设备,与所述区域分割设备连接,用于接收所述多个图像区域,在所述洗头场景图像内执行基于Z字形的遍历,用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域;
分块操作设备,与所述数据选择设备连接,用于接收所述各个目标处理区域,并对每一个目标处理区域执行最值差识别操作,以获得每一个目标处理区域的最值差,并基于各个目标处理区域的最值差确定所述洗头场景图像的代表性最值差;
在所述分块操作设备中,基于各个目标处理区域的最值差确定所述洗头场景图像的代表性最值差包括:针对每一个目标处理区域,将其最大像素值减去其最小像素值以获得对应的最值差,将各个目标处理区域的最值差进行排序,将中央序号的目标处理区域的最值差作为所述洗头场景图像的代表性最值差;
动态范围扩大设备,分别与所述区域分割设备和所述分块操作设备连接,用于接收所述代表性最值差,并在所述代表性最值差小于等于预设最值差阈值时,对所述洗头场景图像执行动态范围扩大处理,以获得对应的范围扩大图像,还用于在所述代表性最值差大于所述预设最值差阈值时,将所述洗头场景图像作为范围扩大图像输出;
头发丝分析设备,分别与所述厚度测量设备和所述动态范围扩大设备连接,用于接收所述范围扩大图像,基于头发丝外形特征对所述范围扩大图像执行头发丝识别,以从所述范围扩大图像中分割出各个头发丝图案,每一个头发丝图案对应一个头发丝对象;
厚度测量设备,与所述次数选择设备连接,用于测量每一条头发丝图案的最大宽度,并对各条头发丝的各个最大宽度进行算术平均值计算,以获得相应的厚度参考值。
5.如权利要求4所述的电子化木质洗头椅,其特征在于,所述洗头椅还包括:
现场锐化设备、矩阵生成设备、色调分析设备、亮度分析设备和数据块提取设备,位于所述微型摄像机和所述区域分割设备之间。
6.如权利要求5所述的电子化木质洗头椅,其特征在于:
所述现场锐化设备用于接收所述洗头场景图像,对所述洗头场景图像执行基于所述洗头场景图像中噪声类型数量的图像锐化处理,以获得相应的现场锐化图像。
7.如权利要求6所述的电子化木质洗头椅,其特征在于:
所述矩阵生成设备与所述现场锐化设备连接,用于接收所述现场锐化图像,基于所述现场锐化图像的各个像素点的色调通道值生成色调矩阵,基于所述现场锐化图像的各个像素点的亮度通道值生成亮度矩阵;
其中,所述色调分析设备与所述矩阵生成设备连接,用于检测色调矩阵中每一个数据块内每一个数据各个方向的梯度值,当数据块中存在某一个方向的梯度值超限的数据的数量大于等于预设数量阈值时,认定所述数据块为色调变化数据块。
8.如权利要求7所述的电子化木质洗头椅,其特征在于:
所述亮度分析设备与所述矩阵生成设备连接,用于检测亮度矩阵中每一个数据块内每一个数据各个方向的梯度值,当数据块中存在某一个方向的梯度值超限的数据的数量大于等于预设数量阈值时,认定所述数据块为亮度变化数据块;
其中,所述数据块提取设备分别与所述区域分割设备、所述色调分析设备和所述亮度分析设备连接,用于在色调变化数据块和亮度变化数据块对应于所述现场锐化图像的图像块相同时,将所述图像块作为参考图像块,并将所述现场锐化图像中的一个或多个参考图像块拼接的参考图案替换所述洗头场景图像发送给所述区域分割设备。
9.如权利要求8所述的电子化木质洗头椅,其特征在于:
所述矩阵生成设备包括色调矩阵生成单元、亮度矩阵生成单元和饱和度矩阵生成单元;
其中,在所述色调分析设备或所述亮度分析设备中,色调矩阵中的数据块的大小与亮度矩阵中的数据块的大小相同。
10.如权利要求9所述的电子化木质洗头椅,其特征在于,所述洗头椅还包括:
PSTN传输接口,与所述同质分析设备连接,用于接收所述各个内容检测图像块,并通过PSTN线路发送所述各个内容检测图像块;
其中,在所述现场锐化设备中,对所述现场锐化图像执行基于所述现场锐化图像中噪声类型数量的图像锐化处理包括:噪声类型数量越少,执行的图像锐化处理程度越低。
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