-
公开(公告)号：CN110930319B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201911073287.X
申请日：2019-11-05
Applicant: 天津大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开的一种基于自适应透射率估计的水下图像清晰化方法，对于输入的水下图像，首先，针对颜色失真问题，对各通道分别进行颜色衰减补偿；其次，分别基于图像模糊度、水下红通道先验和水下最大红通道先验得到三种透射率估计；然后，自适应判别水下图像的特征，根据得到的三种透射率估计求得最终的透射率估计；最后，根据水下成像模型并利用估计得到的水下背景光和最终的透射率估计恢复出清晰的复原结果。本发明水下图像清晰化处理法可以有效地处理含有人工光源或浑浊度较高的水下图像，复原得到的结果颜色自然，细节清晰。
-
公开(公告)号：CN111161167A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911293721.5
申请日：2019-12-16
Applicant: 天津大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于中通道补偿和自适应大气光估计的单幅图像去雾方法，首先，提出RGB空间的判决图，并设计一种阈值约束方法，可有效区分天空和非天空区域，提出了基于判决图的自适应阈值约束大气光估计方法，可得到优化后的大气光值，避免恢复的图像出现色偏以及过饱和等现象。另外，提出基于中通道补偿的透射率估计方法，并将其和基于暗通道先验求得的透射率相融合，从而获得较为准确的透射率估计，可有效避免天空区域颜色失真和过饱和现象。为了防止去雾过程中图像细节丢失，本发明将输入图像分解为结构层和纹理层，仅对结构层图像进行去雾。利用本发明去雾方法得到的恢复图片对比度高、色彩明亮并且在视觉效果上更加清晰自然。
-
公开(公告)号：CN110930319A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911073287.X
申请日：2019-11-05
Applicant: 天津大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开的一种基于自适应透射率估计的水下图像清晰化方法，对于输入的水下图像，首先，针对颜色失真问题，对各通道分别进行颜色衰减补偿；其次，分别基于图像模糊度、水下红通道先验和水下最大红通道先验得到三种透射率估计；然后，自适应判别水下图像的特征，根据得到的三种透射率估计求得最终的透射率估计；最后，根据水下成像模型并利用估计得到的水下背景光和最终的透射率估计恢复出清晰的复原结果。本发明水下图像清晰化处理法可以有效地处理含有人工光源或浑浊度较高的水下图像，复原得到的结果颜色自然，细节清晰。
-
公开(公告)号：CN110428812A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910696959.6
申请日：2019-07-30
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明涉及语音与图像合成技术领域，为获得连贯自然且较为清晰的舌超声运动图像。为此，本发明采取的技术方案是，基于动态时间规划根据语音信息合成舌超声视频的方法，首先基于语音识别技术识别输入的语音文字，之后根据共振峰能量根据识别结果按独立发音切割语音段，通过动态时间规划的方法，将输入语音中每个字的舌运动图像自语音-超声图像库中选择出来，在单词拼接过程中使用全连接神经网络自编码器提取特征值进行插值，最终合成出连贯的舌超声图像。本发明主要应用于超声视频图像处理场合。
-
公开(公告)号：CN110136731A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910400246.0
申请日：2019-05-13
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明涉及人工智能、医疗康复器械领域，为为提出端到端骨导语音增强方法，解决骨导语音高频成分缺失，听觉感观不佳及强噪声背景下的通讯等问题，本发明，空洞因果卷积生成对抗网络端到端骨导语音盲增强方法，以骨导原始音频采样点作为输入数据，纯净气导原始音频作为训练的输出目标，将骨导语音输入训练好的空洞因果卷积生成对抗增强网络，所述空洞因果卷积生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器采用空洞因果卷积，输出增强后的样本；判别器则是输入原始音频数据和生成器生成好的增强后语音样本，利用判别器中的卷积层提取深层次非线性特征，从而进行样本的深层相似性判断。本发明主要应用于骨导语音增强设备的设计制造场合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110097610A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910276505.3
申请日：2019-04-08
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域、特征匹配，为通过计算机视觉技术将语音信息、图像信息以及视频信息相结合从而达到“可视化”的目的。为此，本发明采取的技术方案是，基于超声与磁共振成像的语音合成方法，首先以具有实时采集性的超声图像作为语音合成的数据来源；其次，以磁共振成像MRI图像作为语音合成的参照集合；然后，通过将设计算法与约束条件相结合的方式将两种不同类型的断层图像进行匹配并显示，从而将语音信息、图像信息以及视频信息相结合达到被测物体运动可视化目的。本发明主要应用于计算机图像处理场合。
-
公开(公告)号：CN106780364A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611050116.1
申请日：2016-11-24
Applicant: 天津大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06F16/583 , G06K9/6201 , G06K9/6255 , G06K9/6256 , G06T2207/20081 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明公开了一种基于可察觉特征的人脸图像去模糊方法，包括字典训练；清晰特征和可觉察模糊特征识别；构建稀疏特征；对模糊处理前的1000幅图像中随机获取200幅图像，用取值不同的标准差的高斯核对获取的图像进行模糊处理，然后选取大于五百万的图像块，统计得出模糊强度和标准差关系的回归函数：利用回归函数对所选人脸图像库中的人脸图像进行模糊强度估计，根据估计结果手工提取每幅人脸图像的下颚、嘴、眼睛轮廓结构；使用导向滤波器优化所提取出的轮廓结构图像形成一图像库；将要去模糊的图像与图像库中的图像进行匹配，在获得图像的图像梯度后估计模糊核；最终使用非盲反卷积方法得到清晰图像。采用本发明方法可以处理复杂人脸图像。
-
公开(公告)号：CN105701785A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610090213.7
申请日：2016-02-17
Applicant: 天津大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于天空区域划分加权TV透射率优化的图像雾霾去除方法，对于输入的雾霾图像，首先对大气光进行估计，选取雾霾图像中前L行作为图像雾浓度最高的区域，在该区域内采用加权法求取大气光；利用边界约束得到透射率粗估计，然后基于加权TV对粗估透射率进行优化；最后对天空区域进行检测与分割，并对天空区域透射率进一步优化，得到最终的雾霾图像的透射率；进而采用大气散射模型的相关变形公式获得清晰的无雾霾图像。利用本发明图像雾霾去除方法获得的图像，不仅可取得更好的视觉效果，且天空区域色彩等更加自然。
-
公开(公告)号：CN111161161B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911230405.3
申请日：2019-12-04
Applicant: 天津大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种颜色保持的特征融合去雾方法，包括以下步骤：(1)获取总训练集和测试集；所述总训练集包括室外训练集和室内训练集，所述室外训练集、室内训练集和测试集内均由清晰图像和有雾图像组成；(2)基于卷积神经网络实现单幅图像去雾；卷积神经网络包括特征提取、特征融合和图像复原三部分；特征提取包括内容信息提取模块和风格信息提取模块，内容信息提取模块和风格信息提取模块分别采用七个级联的残差块RB1～RB7和三个级联的密集残差块RDB1～RDB3作为主体框架；特征融合部分通过残差块输出的特征图进行加权堆叠得到加权的内容特征图；图像复原部分包括一个卷积层，用于得到清晰的无雾图像。
-
公开(公告)号：CN109741260B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201811637583.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 天津大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开一种基于深度反投影网络的高效超分辨率方法，包括以下步骤：(1)获取总训练集和测试集；(2)对总训练集进行预处理完成数据增强；(3)对总训练集中的图像进行不同尺度的缩放；(4)基于卷积神经网络实现图像超分重建，卷积神经网络共包含27个卷积层，具体包括特征提取、误差反投影和图像重建三部分。本发明利用组卷积和1×1卷积的组合代替传统卷积重新设计迭代子模块，该策略可有效减少模型参数量，提高模型效率；且每个迭代子模块包含误差反馈机制，及时进行误差校正；另外，本发明引用了通道加权模块，可进一步提升模型效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.048 seconds)
