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公开(公告)号：CN116188313A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310199043.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于非对称U‑Net网络的动态场景盲去模糊方法；该方法包括：获取模糊图像并将其输入到编码器模块中，得到第一特征图；采用模糊核逆核估计模块对第一特征图进行处理，得到第二特征图；将第二特征图输入到解码器模块中，得到三张推理清晰图像；从三张推理清晰图像中选择图像质量评价指标最高的图像作为最终的清晰图像；根据三张推理清晰图像、真实清晰图像和真实模糊图像计算总损失；根据总损失调整模型参数，得到训练好的基于非对称U‑Net网络的动态场景盲去模糊模型；本发明实现了动态场景中空间变化模糊图像的高质量盲复原，同时模型参数数量较小。
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公开(公告)号：CN114419056A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210098869.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种逐步精细的医学图像分割系统，属于图像分割领域，包括输入模块、编码器模块、解码器模块、拼接形变解码器模块、并行注意力机制模块和输出模块；输入模块用于将医学图像输入编码器模块中；编码器模块用于对输入的医学图像进行特征提取；解码模块用于根据提取的特征图获得多尺度的医学图像分割结果；拼接形变解码器模块用于自适应地逐步融合多尺度特征信息，并自适应的选择最佳的感受野，搜索出潜在的不同形状和尺寸的前景目标；并行注意力机制模块用于在特征图中同时引入正注意力和逆注意力，正注意力用于增强前景的相关性特征，逆注意力则逐步挖掘边界信息和增强边界细节；输出模块用于输出分割后的图像结果。
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公开(公告)号：CN112419184A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011305283.2
申请日：2020-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种综合局部信息和全局信息的空间注意力图像去噪方法，该方法包括：实时获取图像，将获取的图像输入到训练好的图像去噪模型中，得到去噪后的图像；所述图像去噪模型包括图像浅层特征提取模块、图像特征增强组以及图像重建模块；本发明设计的图像去噪模型通过同时采用串联和并联方式将非局部模块、空间注意力残差块和扩张卷积相结合来实现同时捕获图像的局部特征和全局特征，因此极大地增强了网络的表示能力，能够很好的同时兼顾噪声的去除和图像结构的保护。
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公开(公告)号：CN114419056B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210098869.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种逐步精细的医学图像分割系统，属于图像分割领域，包括输入模块、编码器模块、解码器模块、拼接形变解码器模块、并行注意力机制模块和输出模块；输入模块用于将医学图像输入编码器模块中；编码器模块用于对输入的医学图像进行特征提取；解码模块用于根据提取的特征图获得多尺度的医学图像分割结果；拼接形变解码器模块用于自适应地逐步融合多尺度特征信息，并自适应的选择最佳的感受野，搜索出潜在的不同形状和尺寸的前景目标；并行注意力机制模块用于在特征图中同时引入正注意力和逆注意力，正注意力用于增强前景的相关性特征，逆注意力则逐步挖掘边界信息和增强边界细节；输出模块用于输出分割后的图像结果。
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公开(公告)号：CN117710578A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311709901.3
申请日：2023-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种同时实现表面重建和材质估计的多视图三维重建方法，属于三维重建技术领域。该方法在由几何MLP网络、Color MLP网络和Light MLP网络构成的神经网络中，该方法采用一种增强的低频到高频编码配准策略将场景的输入位置转换为高维傅里叶特征，以增加MLP网络输入数据的维数；使用NeRF公式和SDF权值来估计每一采样射线的表面点，更好地反映场景的几何形状和光照效果；在几何MLP网络中，通过一种基于体渲染的材料估计策略在每个表面点上估计材料的基色、粗糙度和金属度，实现材料估计。本发明提高了重建精度的同时，可同时获得物体的材质和三维信息，为基于图像的三维重建和材质估计开辟了一条新的途径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116503431A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310501603.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于边界引导注意力的编解码器医学图像分割系统及方法，属于医学图像处理技术领域。本发明包括编码器、解码器、特征增强模块和边界引导注意力模块。医学图像输入编码器中得到不同尺度的特征，并输出至解码器；解码器根据特征完成医学图像分割；在编码器的不同尺度特征输出之后还连接有特征增强模块，用于增强编码器的语义特征，组合不同感受野的语义信息，编码器的特征输出经过特征增强模块后再进入解码器；边界引导注意力模块设置在解码器中相邻的decoder模块之间，用于强化医学图像的边界信息。本发明在泛化能力和鲁棒性上表现优秀，获得的医学图像分割结果边界清晰，小目标明显。
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公开(公告)号：CN114422787B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210116232.8
申请日：2022-01-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及一种基于残差层分块DCT变换的图像伪模拟无线传输方法，属于伪模拟传输领域，首先采用上下采样将图像分为下采样层和残差层，然后，通过巧妙的将下采样因子与残差层系数的分块大小相结合，并对残差层(由分块平滑的均匀区域组成，同区域内像素之间的相关性较高，具有块内平滑特性)做大块DCT变换后再划分为系数小块做后处理，实现了在不增加传输数据量的情况下显著提升了图像无线传输的质量，进而获得更高质量的接收图像。
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公开(公告)号：CN116050652A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310148850.5
申请日：2023-02-22
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国科学院重庆绿色智能技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于局部注意力增强模型的径流预测方法，属于时间序列预测领域。该方法包括：获取数据并进行预处理，将处理后的数据输入到训练完成的预测模型中，得到预测的径流序列；其中径流预测模型包括变量选择模块、局部信息增强模块、注意力模块和模型提取模块等。本发明预测模型考虑到径流周期长、变化趋势不规则，不同协变量对结果的影响程度的不同，利用变量选择模块对协变量进行加权，利用局部信息增强模块对径流序列的局部信息进行捕获，使单个时间点的数据获得短期的变化趋势特征，并利用自注意力模块获取变化趋势之间的相似性和注意力信息，并合理设置编码器和解码器的深度以及模型提取模块，实现了在相同可用内存下更精确的预测。
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公开(公告)号：CN112419184B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011305283.2
申请日：2020-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种综合局部信息和全局信息的空间注意力图像去噪方法，该方法包括：实时获取图像，将获取的图像输入到训练好的图像去噪模型中，得到去噪后的图像；所述图像去噪模型包括图像浅层特征提取模块、图像特征增强组以及图像重建模块；本发明设计的图像去噪模型通过同时采用串联和并联方式将非局部模块、空间注意力残差块和扩张卷积相结合来实现同时捕获图像的局部特征和全局特征，因此极大地增强了网络的表示能力，能够很好的同时兼顾噪声的去除和图像结构的保护。
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公开(公告)号：CN112926572B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110387507.7
申请日：2021-04-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种弱约束的水表读数识别方法，属于人工智能领域，提出了一种基于卷积神经网络的特征提取网络，具有强大的特征提取和表达能力，能够准确提取出大偏移角度、大变化尺度、强光照变换和污渍严重的水表图像中读数区域的特征，实现水表读数区域的准确检测；针对角度偏移绝对值超过90°的水表图像，本发明提出了一种方向预测分支来实现对偏移绝对值超过90°的水表图像的自动纠正和准确识别，尤其是对于反转了180°(倒立)的水表图像尤为有效，而现有的水表识别方法对于这类水表图像是无能为力的。
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