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公开(公告)号:CN119107269A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411192906.8
申请日:2024-08-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应亮度改进和局部图像去散射的水下图像复原方法,包括:获取原始水下图像;构建原始水下图像从水面到场景的衰减模型和亮度矫正矩阵;根据衰减模型和亮度矫正矩阵定义亮度补偿函数,将亮度补偿函数分解为多个子问题,使用交替方向乘子法求解所述子问题,得到亮度补偿对应的值,得到亮度补偿后的水下图像;基于DCP算法获取R,G,B三个通道的介质透射率和水下环境光,对亮度补偿后的水下图像进行处理,得到恢复后的图像;本方法关注了水下图像的亮度退化问题,使水下图像更接近真实环境光下的图像,在处理不同水下图像的模糊对比度和低亮度方面取得了更好的平衡;无需对参数进行任何微调,可以很好地复原水下图像。
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公开(公告)号:CN118071673A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311366657.5
申请日:2023-10-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolov5的瓷砖表面缺陷检测方法,其特征在于:至少包括以下步骤:S1:采集原始瓷砖缺陷数据集;S2:图像切割以及亮度变换、平移、缩放、透视变换的数据增强策略;S3:加入SE、CA、ECA和CBAM四种注意力模块来提升Yolov5检测模型性能;S4:引入通道混洗来对Yolov5检测模型进行轻量化改进;S5:在瓷砖缺陷数据集上进行性能验证。本发明涉及瓷砖表面缺陷检测技术领域,具体涉及一种基于Yolov5的瓷砖表面缺陷检测方法。
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公开(公告)号:CN117689072A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311711511.X
申请日:2023-12-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明公开了一种考虑三维装载约束的卡车无人机协同配送的规划方法,包括:1基于配送场景构建以最小化配送时间和车辆的使用数量为目标的目标函数;2构建路径约束;3构建配送时间的计算相关的约束;4构建三维装载的约束;5利用gurobi求解器对配送模型进行求解,得到最终配送方案。本发明通过构建更加全面的卡车无人机协同配送模型,有效整合三维装载与路径规划,并生成最优协同配送方案,从而大幅提高配送的合理性和效率,更贴近现实中装箱和配送不可分割的情况,弥补了现有协同配送方案的不足。
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公开(公告)号:CN115310817A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210949329.7
申请日:2022-08-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分选择遗传算法的柔性作业车间调度方法,其步骤包括:第一:构建作业集;第二:构建作业集生产加工总时间模型;第三:设定相应的约束条件,构建单目标柔性作业车间调度模型;第四:根据作业集和车间资源相关信息,并使用差分选择遗传算法对所述单目标柔性作业车间调度模型进行求解,得到生产加工方案;第五:按照得到的生产加工方案对作业集进行生产加工。本发明能获得耗时最短的最优生产加工方案,从而能提高作业集的生产加工效率。
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公开(公告)号:CN119067885A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411211366.3
申请日:2024-08-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV色彩空间双通道的图像去雾方法,包括:获取原始含雾图像,转到HSV空间,得到饱和度图像和亮度图像;对饱和度图像的像素值从小到大排序,选择前n%像素的坐标,在亮度图像中找到对应坐标中最大像素的坐标;在原始含雾图像中找到对应最大像素的坐标,得到像素值作为大气光估计值;使用S通道和V通道的像素值构造平衡系数补偿饱和度,再对透射率进行补偿;根据大气光估计值、透射率和大气散射模型对原始含雾图像进行处理,得到去雾后的图像,本发明选取低饱和度高亮度的像素作为最终的大气光具有较好的去雾效果;补偿饱和度再通过补偿后的饱和度估计透射率,基于像素估计,减少了块效应的同时提高了去雾速度,提高去雾质量。
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公开(公告)号:CN119067855A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411082005.3
申请日:2024-08-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及图像超分辨领域,本发明公开了一种改进SwinIR全局建模的图像超分辨方法,包括以下步骤:步骤1:浅层特征提取;步骤2:将浅层特征F0作为输入传输到深层特征提取网络HDF(·),得到深层特征FDF;步骤3:利用残差连接融合浅层和深层特征,并作为上采样重建模块的输入,得到SR网络的最终输出;本发明在SwinIR的位移窗口注意力机制中,额外增加了基于MLP的通道注意力机制,不同于传统的通道注意力方法,我们采用MLP结构,使得所有图片信息均来源于图片本身,最大限度地减少了人为主观因素的干扰,从而提升了重建图像的质量;使用自校准卷积替代了SwinIR中传统卷积,通过自校准卷积使得网络在超分辨过程中使用更多的像素信息。
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公开(公告)号:CN118135596A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410270335.9
申请日:2024-03-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V30/42 , G06V30/413 , G06T5/50 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一个文档印章图像的去印章方法,包括:1导入图片;2使用深度学习方法检测图像中的印章位置并返回印章位置坐标;3根据坐标在原图上将印章所在区域裁剪保存,并将原印章位置逐像素遍历更改为白色像素;4对裁剪保存的印章区域图片进行像素聚类,得到印章主体像素值,文字像素值以及图片背景像素值;5根据三类像素值,通过设计的八邻域判别法对印章区域像素值进行替换;6将处理后的印章区域图片与原始裁剪图片融合得到最终输出图像。本发明通过预训练后的深度学习网络精确定位印章位置,实行精确裁剪,通过像素值聚类分析以及八邻域判别方法在保证印章信息去除的同时极大程度保证文字内容的完整性,从而提高OCR识别的准确性。
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公开(公告)号:CN117631624A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311599311.X
申请日:2023-11-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种用于并行批处理机的混合流水车间节能调度方法,与现有技术相比解决了难以实现混合流水车间节能调度的缺陷。本发明包括以下步骤:混合流水车间工作状态的设定;计算构建待加工工件集的最大完工时间和总能耗;构建多目标含并行批处理机的混合流水车间节能调度场景;混合流水车间节能调度方案的生成。本发明通过协同多个种群并引入自适应机制,充分利用解决方案的分布特征中的有用信息指导搜索方向,在复杂场景下也能高效获得满足多目标要求的最佳调度策略。
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公开(公告)号:CN117392007A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311356706.7
申请日:2023-10-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06V10/54 , G06V10/60 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种偏振图像阴影去除方法,属于图像处理技术领域,包括以下步骤:获取偏振图像:偏振图像训练集或偏振设备采集目标图像;偏振图像预处理:噪声去除;提取特征:像素点的偏振光强度、梯度信息和纹理特征;建立对抗网络模型:模型分别为采用偏振光强度构建的偏振光强度模型、采用梯度信息构建的梯度模型以及采用纹理特征构建的纹理模型;模型修复集成:模型占比范围分别为,光强度模型:0.4‑0.6,梯度模型:0.2‑0.4,纹理模型:0.2‑0.4通过预处理、偏振光强度计算、多个模型建立、模型修复集成,将不同模型单独应用于偏振图像,得到各自的修复结果并根据各个模型的特点进行权重融合,以实现对偏振图像中阴影高精度的去除或修复。
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公开(公告)号:CN117391919A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311366659.4
申请日:2023-10-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种瓷砖表面图像采集处理系统,具体包括图像采集、图像处理两部分,图像采集部分包括光电传感器、摄像机等部分组成,并对摄像机进行标定,使得摄像机获取表面凹凸值更加准确,图像处理部分采取高斯差分二值法并对二值法处理后的图像进行干扰点消除从而得到更加适用于深度学习模型算法识别的图像。总的来说,该系统可以克服现有系统存在的图像反射等问题,识别图像更加准确、便利。
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