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公开(公告)号：CN114422787A
公开(公告)日：2022-04-29
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：CN112926572A
公开(公告)日：2021-06-08
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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公开(公告)号：CN101115002A
公开(公告)日：2008-01-30
申请号：CN200710078303.5
申请日：2007-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种利用TCP Veno技术提高无线自组织网络性能的方法，涉及无线通信技术，该方法利用TCP Veno技术，在数据传输的各个不同阶段，针对不同的网络连接状态采用不同的拥塞控制算法。对于网络环境较差的情况，还利用对无线自组织网络中各节点MAC层最大重传次数的设定，适当降低误码率，在随机丢包发生的时候提高TCP的性能。使得无线自组织网络中TCP的性能得到充分的提高。本方法适用于静态的无线自组织网络SANET和动态的无线自组织网络MANET中。
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公开(公告)号：CN120050431A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510229638.0
申请日：2025-02-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/51 , H04N19/567 , H04N19/91 , H04N19/42 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种双分支注意力的立体视频压缩方法,包括：将立体视频划分为左视频帧序列和右视频帧序列；将立体视频在t时刻的视频帧、其时间相邻重构帧和视图相邻重构帧输入DAN立体视频压缩器进行压缩得到t时刻的视频重构帧；其中，所述DAN立体视频压缩器包括：特征提取模块、运动估计模块、视差估计模块、基于LGEDB的编解码模块、运动补偿模块、视差补偿模块、双分支高频信息融合模块和图像重构模块。本发明LGEDB和DHFFM能够以相同或者更低的每像素点比特(Bits Per Pixel：BPP)实现更高质量的图像重建。
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公开(公告)号：CN119809980A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510010016.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像去模糊等技术领域，特别涉及一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊方法，包括：采用1×1卷积层获取待复原图像的低级特征嵌入；通过多级对称编码器‑解码器构成的U型网络将低级特征嵌入转换为深层特征，多级对称编码器‑解码器的每一级由多个FSTBlock构成；将深层特征在高空间分辨率下进行细化处理，对细化后的特征应用卷积层生成残差图像；将残差图像与待复原图像相加得到最终的恢复图像。本发明在实现高效图像恢复的同时，成功地实现了网络的轻量化，大幅提高了计算效率和部署可行性，具备了在实际应用中的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119579458A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616510.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种局部双域互注意力与全局通道自注意力的图像盲去模糊方法，属于计算机视觉技术领域，包括以下步骤：S1：构建基于窗口的频域‑空域互注意网络WFMAN；S2：构建基于全局的空域通道自注意网络GSCAN；S3：构建频域滤波门控特征融合模块FFGF；S4：将WFMAN与GSCAN串联构成基础模块；利用多个基础模块、FFGF模块及细化层构建新型U型网络；S5：利用去模糊前后的图像数据集对所述新型U型网络进行训练和测试，得到图像盲去模糊模型；S6：利用所述图像盲去模糊模型对采集图像进行去模糊。
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公开(公告)号：CN112365420B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011264124.2
申请日：2020-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种非局部窗口梯度的模糊图像盲复原方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：模糊图像的NLWG比清晰图像的NLWG小，NLWG适用于图像中的所有图像块；无论是清晰图像还是模糊图像，所有像素点的像素值都能够被归一化到[0,1]之间，定义非局部窗口梯度先验；定义基于非局部窗口梯度先验的模糊图像盲复原模型；对提出模型的最优化求解；采用非盲复原方法来得到最终的清晰复原图像。本发明能够估计出更准确的模糊核，因此能够复原出更高质量的清晰图像。
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公开(公告)号：CN107742278B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201711008981.4
申请日：2017-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种运动模糊图像的盲复原方法，涉及图像处理领域。该方法采用了由粗到精的多尺度策略：首先针对观察到的运动模糊图像建立图像金字塔；然后在图像金字塔的每个分辨率层迭代地执行以下三个步骤：(1)运用一阶差分算子得到图像边缘的空间尺度信息，然后结合图像梯度的L0稀疏性约束，提出一种图像大尺度边缘的提取模型；(2)提出一种结合高斯先验和L0稀疏约束的双重正则化约束项，推导出运动模糊退化函数的估计模型，实现运动模糊退化函数的准确估计；(3)推导出图像复原的代价函数实现清晰锐化图像的复原；(4)采用半二次性分裂的交互式最优化策略对提出的模型进行最优化求解。理论分析和仿真结果证实了该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112365420A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011264124.2
申请日：2020-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种非局部窗口梯度的模糊图像盲复原方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：模糊图像的NLWG比清晰图像的NLWG小，NLWG适用于图像中的所有图像块；无论是清晰图像还是模糊图像，所有像素点的像素值都能够被归一化到[0,1]之间，定义非局部窗口梯度先验；定义基于非局部窗口梯度先验的模糊图像盲复原模型；对提出模型的最优化求解；采用非盲复原方法来得到最终的清晰复原图像。本发明能够估计出更准确的模糊核，因此能够复原出更高质量的清晰图像。
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公开(公告)号：CN117710578B
公开(公告)日：2024-07-02
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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