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公开(公告)号：CN112308803A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011345050.5
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强及去噪方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有基于深度学习的自监督低照度图像增强方法难以抑制噪声及无法直接调节增强图像对比度的问题。本发明包含一个自监督低照度图像增强网络和用于噪声抑制的正则项，该网络可以和现有的任意对比度调节方法如Gamma变换结合，实现网络自监督的训练，噪声抑制正则项可以用于网络训练时的损失函数以使得网络具有噪声抑制能力。本发明可在增强低照度图像对比度和亮度的同时，保留颜色和细节信息，并显著抑制噪声。本发明可以用于低照度图像的增强及去噪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111402145A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010097457.4
申请日：2020-02-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有的低照度图像增强方法存在的效果差、泛化能力差的问题，以及现有深度学习方法中对低照度-正常照度数据集依赖程度高等问题。本发明针对低照度图像增强网络，采集任意数量低照度图像数据，提取低照度图像的最大值通道图像做直方图均衡化；以直方图均衡化后最大值通道图像作为监督，结合Retinex理论和照度图像I平滑的假设构建损失函数，训练图像增强网络。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度，并保留图像的细节和颜色信息。本发明用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号：CN110163807A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910211765.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于期望亮通道的低照度图像增强方法，涉及低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。为了解决现有的基于亮通道先验的低照度图像增强算法中求取透射率图像需要人为调节参数的问题，提出了基于期望亮通道的低照度图像增强算法。本发明首先收集HDR图像并对其进行统计，获取其最大值通道图像的分布直方图，作为增强后图像的期望亮通道直方图。其次，利用期望亮通道直方图对低照度图像的最大值通道图像进行直方图规定化处理，得到期望亮通道图像。然后，利用期望亮通道图像和大气成像方程求取透射率图像。最后，结合大气成像方程对低照度图像进行增强。本发明对不同亮度的低照度图像均有较好的增强效果，可以显著增强图像的亮度和对比度，使图像细节更加清晰。
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公开(公告)号：CN109636787A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811508659.2
申请日：2018-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/30152 , H04N5/2354
Abstract: 一种基于深度学习的高精度实时电池点焊质量自动检测方法，属于数字图像处理技术和人工智能技术。本发明方法综合了传统数字图像处理技术和人工智能深度学习技术，实现了工业生产中电池点焊质量的自动检测的功能。本发明的方法在进行电池的焊盘和焊点的提取过程中，采用了基于深度学习的方法，这样避免了基于传统图像特征的方法中准确度低，待调节参数多等问题，提高了工业生产的效率；同时本发明中的方法采用基于传统数字图像处理技术实现了图像亮度检测、图像中电池存在性检测、电池焊点点穿检测、电池极耳过高检测、电池焊盘放置倾斜角度检测等多种功能，解决了实际工业生产过程中，电池点焊质量检测自动化和智能化的需求。
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公开(公告)号：CN104766287A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510233113.0
申请日：2015-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法，本发明涉及模糊图像盲复原方法。本发明是要解决现有技术对模糊核的估计不准确，导致复原图像质量并没有明显的改善以及不能准确设计出梯度值加权算法的问题，而提出的一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法。该方法首先进行基于图像亮度、颜色和方向的显著性检测，得到综合显著性图；其次利用显著性图生成反映图像中视觉显著部分的掩膜图像；然后利用掩膜图像对模糊图像的梯度图像进行过滤筛选，得到反映图像显著结构的梯度图像；最后利用经过筛选的梯度图像采用归一化稀疏正则化方法进行复原，得到模糊核和清晰图像的估计。本发明应用于模糊图像盲复原领域。
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公开(公告)号：CN103841296A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310722086.4
申请日：2013-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种具有大范围旋转及平移运动估计的实时电子稳像方法，它涉及具有大范围旋转及平移运动估计的实时电子稳像方法。本发明是为解决现有基于灰度信息的实时电子稳像方法无法对图像的大范围旋转运动进行准确估计，块匹配搜索算法无法准确对大范围的图像帧间旋转及平移运动进行估计，对灰度色调单一的抖动视频只采用块匹配稳像一种方法稳像效果不佳，鲁棒性弱的问题。稳像方法采用图像位平面金字塔中间层进行块匹配解算帧间旋转运动角度，采用图像位平面金字塔自适应取块匹配，配合基于图像位平面金字塔的投影法进行相邻帧间平移运动估计，采用改进的六边形搜索算法进行搜索。本发明用于需进行大范围旋转及平移运动估计的实时电子稳像场合。
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