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公开(公告)号：CN116434024B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310434441.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，公开了一种目标特征嵌入的红外与可见光图像融合方法。本方法构建一个目标特征嵌入的红外与可见光图像融合方法，解决了目标检测任务与图像融合任务不匹配的问题，让目标检测任务有效的提升了图像融合的结果，并且目标检测元特征嵌入过程仅在训练过程中使用，训练完毕后在测试阶段并没有增加额外的计算量。
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公开(公告)号：CN118587723B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411069095.2
申请日：2024-08-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V30/19
Abstract: 本发明属于计算机视觉图像处理技术领域，公开一种通过熵最大化进行风格词多样化以实现域泛化的方法，分为两个阶段，第一阶段学习风格词，产生多样化风格词提示；第二阶段利用生成的多样化风格词提示作为CLIP文本编码器的输入，在特征空间内模拟视觉特征的多样性，引导图像编码器学习域不变特征，实现遥感目标识别的域泛化。本发明利用预训练的CLIP模型帮助分类网络在仅使用一个源域数据的情况下学习域不变特征。在第一阶段通过风格多样性约束和熵最大化约束生成包含多种风格的风格词提示；在第二阶段利用风格词提示在特征空间内模拟视觉特征的多样性，降低了分类网络对多样化图像数据的依赖性，提高了分类网络的域泛化性能。
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公开(公告)号：CN118587327B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411070980.2
申请日：2024-08-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T11/60 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，公开了一种目标跨模态表达辅助的遥感场景文本‑图像生成方法。本方法先利用预训练图像文本联合表达模型的跨模态特征关联能力，为目标图像条件自适应地匹配对应的文本模态表达，通过目标图像到目标文本的跨模态转化避免布局的不确定性对目标信息引入产生的干扰；再将目标文本特征与原文本条件特征进行集成，利用目标信息对文本条件进行修饰与扩充；最后经补充的文本特征作为控制条件引入图像生成流程，对生成图像进行调控。本发明在避免额外布局先验引入的同时，有效实现利用图像目标条件对生成图像中目标局部的针对性增强。
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公开(公告)号：CN118552823A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411025648.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，公开了一种深度特征相关性矩阵的红外和可见光图像融合方法。该红外和可见光图像融合方法对应的融合框架主要由自重构源图像任务、交叉重构源图像任务和分割任务组成；其中，源图像是红外图像和可见图像；自重构源图像任务和交叉重构源图像任务用于约束融合框架获得融合和重构能力；交叉重构源图像任务中引用动态交互融合；分割任务用于提供目标语义特征嵌入到动态交互融合过程，帮助融合特征提供目标语义信息；提出跨任务交互模块构建深度特征相关性矩阵来解决两个不同层级任务在特征融合过程中存在的语义差异问题。本发明能够使得融合特征包含丰富的目标语义信息，进而重构出高质量的融合图像。
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公开(公告)号：CN118552424A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411025584.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，公开了一种像素级‑目标级特征平衡的红外与可见光图像融合方法，设计了层次化交互模块，通过将图像融合和图像分割任务在不同的层次上进行特征交互，来平衡任务之间的信息传递。该层次化交互模块包含两个关键部分：跨像素级细节特征交互模块和跨目标级语义特征交互模块。这两个模块通过不同层次的特征转换和特征交互协同工作，不仅解决了图像融合和图像分割任务之间的特征不匹配问题，而且通过充分利用任务间的互补信息，促进了特征在不同层次上的深入交互。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117952845A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410064745.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，一种鲁棒的红外和可见光图像融合优化方法。本发明引入了图像分割来提供更多有用的语义信息，以指导图像融合任务的完成。在红外和可见光图像的融合任务上，本发明采用的元学习框架联合优化的方式，是在不同的源域上同时更新融合网络和分割网络的参数，然后在一个新的目标域上单独更新融合网络的参数，最终得到一个鲁棒性的融合模型，该模型能够在不同的域上适应和泛化。因此，本发明提出的融合方法相比于MetaFusion方法，在鲁棒性方面具有更大的优势，并且能在不同的域上适应和泛化。
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公开(公告)号：CN117952824A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410348970.4
申请日：2024-03-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/18 , G06T3/4046 , G06T3/4092 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于目标检测的遥感图像变形下采样方法，提出一种混合高斯变形模块，用于生成变形下采样的遥感图像；根据混合高斯变形模块与下游的相关性，将高分辨率图像自适应为变形的低分辨率图像目标检测任务；混合高斯变形模块由高斯密度网络、变形下采样网格生成网络和可变形采样器三部分组成。本发明研究了大尺度高分辨率图像遥感目标检测的速度和准确度相平衡的问题，并提出一种有效的旨在减少计算负荷的同时提高检测性能的方法。本发明通过该方法推动深度学习技术在遥感目标检测领域的效率问题处理上取得突破性进展。
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公开(公告)号：CN117952824B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410348970.4
申请日：2024-03-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/18 , G06T3/4046 , G06T3/4092 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于目标检测的遥感图像变形下采样方法，提出一种混合高斯变形模块，用于生成变形下采样的遥感图像；根据混合高斯变形模块与下游的相关性，将高分辨率图像自适应为变形的低分辨率图像目标检测任务；混合高斯变形模块由高斯密度网络、变形下采样网格生成网络和可变形采样器三部分组成。本发明研究了大尺度高分辨率图像遥感目标检测的速度和准确度相平衡的问题，并提出一种有效的旨在减少计算负荷的同时提高检测性能的方法。本发明通过该方法推动深度学习技术在遥感目标检测领域的效率问题处理上取得突破性进展。
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公开(公告)号：CN116843588B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310732526.8
申请日：2023-06-20
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，提出一种目标语义层级挖掘的红外与可见光图像融合方法。图像融合网络包括融合特征模块、语义特征模块、层级挖掘模块与图像重建模块；源图像对输入至图像融合网络后，融合特征模块提取源图像对的图像融合特征Fuj，语义特征模块提取源图像对的图像语义特征Fej；层级挖掘模块挖掘多个层级的目标语义特征并进行整合，多次重复特征提取与挖掘后，通过图像重建模块生成融合结果。相较于仅利用单一图像融合特征的融合方法，本发明通过不同层次的挖掘图像中目标语义并将其整合到图像融合网络中，有效地提升了图像融合网络中特征的多样性，从而可以获得更高质量的图像融合结果。
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公开(公告)号：CN117237235B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311497896.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域，公开一种图像散焦检测攻击的去模糊方法，提出了一种通过攻击模糊检测网络，并设计模糊感知变换模块，以完成散焦图像去模糊的方法。使用一个再模糊网络和一个去模糊网络，设计相应的可逆攻击方法和模糊感知变换模块结构，免去了训练时对清晰真值图像的需求，使得去模糊网络的去模糊性能提升。本发明的使用模糊感知变换以攻击离焦检测的散焦图像去模糊学习方法，有效免去了对训练真值的需求，在弱监督的条件下生成了高质量的去模糊图像。同时本发明克服了目前弱监督去模糊方法的一些弊端，如容易在去模糊结果中产生叠影和颜色失真等，在提出的可逆攻击辅助下，本发明能够生成更加真实自然且准确的去散焦模糊结果。
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