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公开(公告)号：CN119671902A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411730717.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于聚合像素特征提取的图像去雾方法；该方法包括：获取待去雾图像，并将其输入到训练好的图像去雾模型中进行处理，得到清晰图像；所述图像去雾模型包括：三个APBM模块、两个RAPBM模块、卷积层和特征融合层；APBM模块由8个子单元依次连接组成，第一个APBM模块的子单元由3×3卷积层和APB模块组成；RAPBM模块由4个子单元依次连接组成，每个子单元由上采样层、AFF模块和APB模块组成；本发明能够在保持高精度去雾效果的同时，提高泛化能力和去雾效果的准确性。
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公开(公告)号：CN117237636A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311212591.4
申请日：2023-09-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法，包括：获取原始结直肠息肉图像训练数据集；利用原始结直肠息肉图像训练数据集对结直肠息肉分割模型进行训练，所述结直肠息肉分割模型包括：PVT特征编码器、CBAM模块、3个CFP模块、改进的Uper解码器、PAA‑d解码器、区域自注意力RSA模块；将待分割的结直肠息肉图像输入训练好的结直肠息肉分割模型得到息肉分割图，本发明通过改进的Uper解码器实现平滑且高效的多尺度特征融合，针对现有息肉分割模型不能很好地预测边界，边界区域出现类内不一致的问题，提出区域自注意力RSA模块加强上下文表示，获取更好的息肉分割结果，提高分割检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113837971A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111161746.7
申请日：2021-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种基于暗通道和分数阶多变分正则化的图像去雾方法；所述方法包括采用暗原色先验去雾算法构建出基于透射率的雾天图像成像模型；基于透射率阈值构建出L2正则项，基于透射率的分数阶微积分构建出L1正则项，基于透射率全变分结果构建出全变分正则项；最小化正则项和构建出透射率优化模型，采用交替方向乘子法更新并优化透射率；将优化后的透射率带入雾天图像成像模型中，在更新后的雾天图像成像模型中输入原始的待去雾图像，输出去雾后的图像。本发明通过改进传统的透射率优化方式，能够有效消除复原图像中的块效应与伪影问题，并有效地保持图像的边缘结构与细节信息。
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公开(公告)号：CN119399068A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411445292.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/73 , G06T3/4053 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于高质量码本的双分支多尺度图像去雾方法，包括：获取原始图像超分辨率重建数据集；利用原始图像超分辨率重建数据集对VQGAN网络模型进行训练，获得码本、VQ解码器的网络结构和其对应的参数；获取原始图像去雾数据集；利用原始的图像去雾数据集对双分支多尺度图像去雾网络模型进行训练；将有雾图像输入到训练好的双分支多尺度图像去雾网络模型中得到生成的清晰无雾图像，本发明对原有雾霾图像进行重建实现了端到端的图像去雾流程，提高了有雾图像的清晰度和可识别度。
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公开(公告)号：CN115861113B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202211623083.0
申请日：2022-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06T7/50 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于图像复原领域，特别涉及一种基于融合深度图与特征掩膜的半监督去雾方法，包括获取深度图并将其通过两个级联的基础去雾模块进行处理得到深度信息；获取原始图像特征，输入自动编码器获得粗去雾特征；将粗去雾特征通过分离器映得到粗去雾图像；将粗去雾图像与深度信息相加后输入特征掩膜生成模块得到深度特征掩膜，将其与粗去雾图像相乘得到精细化去雾图像；将雾霾分布特征和原始图像特征，按通道维度拼接并输入噪声图像提取模块，输出噪声图像；将噪声图像和精细化去雾图像共同输入自适应通道注意力层得到无雾图像；本发明能更好地还原图像细节和抑制噪声，获得视觉上更干净的无雾图像。
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公开(公告)号：CN113837971B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111161746.7
申请日：2021-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种基于暗通道和分数阶多变分正则化的图像去雾方法；所述方法包括采用暗原色先验去雾算法构建出基于透射率的雾天图像成像模型；基于透射率阈值构建出L2正则项，基于透射率的分数阶微积分构建出L1正则项，基于透射率全变分结果构建出全变分正则项；最小化正则项和构建出透射率优化模型，采用交替方向乘子法更新并优化透射率；将优化后的透射率带入雾天图像成像模型中，在更新后的雾天图像成像模型中输入原始的待去雾图像，输出去雾后的图像。本发明通过改进传统的透射率优化方式，能够有效消除复原图像中的块效应与伪影问题，并有效地保持图像的边缘结构与细节信息。
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公开(公告)号：CN110349086A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910594041.0
申请日：2019-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种非同心成像条件下的图像拼接方法，其中，采用一种配准误差导向的循环选择机制选择出符合当前场景的目标候选单应矩阵，在基于该目标候选单应矩阵进行二维变换粗配准后，采用插值算法对目标候选单应矩阵对应的稀疏特征点配准误差进行稠密化，获取整个重叠区域的配准误差后，进行误差补偿，优化图像对齐增加了重叠区域图像对齐区域，更方便缝合线查找，另外通过结合特征点配准误差约束函数优化缝合线查找，促使缝合线查找函数代价最小，找到对应最优缝合线，从而实现缝合线两侧图像几何结构完美对齐和图像内容不存在增加或者删减，解决了复杂场景图像拼接过程中出现的重影问题。
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