公开(公告)号：CN112419210A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011444565.0

申请日：2020-12-08

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张维石 ,  周景春 ,  庞磊

IPC: G06T5/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明提供一种基于颜色校正和三区间直方图拉伸的水下图像增强方法。本发明方法，包括：对源图像进行颜色校正处理，采用三区间直方图均衡化方法对源图像分别在R、G、B通道进行处理，对单通道的像素值进行拉伸，进行阈值选择并分离三个子区间，完成三区间均衡化操作，得到三区间直方图均衡化的增强图像。将基于子区间线性变换后的图像和三区间直方图均衡化图像进行线性加权融合，重构出最终的去雾图像。本发明利用基于多区间的直方图均衡化方法，对源图像的单通道直方图进行更精确的划分，在单个区间上进行直方图均衡，同时与颜色校正处理后的图像线性融合，使得源图像的暗处细节得到更好的展示，同时降低了噪声，实现图像去雾。

公开(公告)号：CN111047530A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911207724.2

申请日：2019-11-29

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张维石 ,  周景春 ,  张得欢 ,  王博豪

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法。本发明方法，包含以下五个过程：颜色校正、对比度增强、融合权重计算、多尺度融合以及细节增强。首先，对采集的水下退化图像采用白平衡进行颜色校正，获取第一幅输入图像；其次，对白平衡后效果图采用引导滤波进行对比度增强，获取第二幅输入图；然后，分别求取两幅输入图的四个特征权重；接着，对权重图进行归一化得到对应的标准化权重图，采用多尺度融合，得到融合结果图；最后，对融合结果图采用色阶处理，增强图像边缘细节，得到最后增强图像。该发明方法在无需任何先验信息条件下，有效实现水下图像颜色校正和对比度增强，提升图像视觉效果，可以应用于图像预处理。

公开(公告)号：CN107704864A

公开(公告)日：2018-02-16

申请号：CN201610546190.6

申请日：2016-07-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 于纯妍 ,  张维石 ,  宋梅萍 ,  王春阳

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6223 ,  G06K9/6278

Abstract: 本发明公开了一种基于图像对象性语义检测的显著目标检测方法，包括以下步骤：S1：随机找出多张图像及其显著目标标注结果图组成样本数据库；S2：在每个图像范围内随机密集采样x1、x2、y1和y2，生成检测窗口w(x1,y1,x2,y2)；S3：在检测窗口w下计算图像的对象性边缘密度特征BF、图像的对象性凸包特征CF和图像的对象性亮度对比特征LF；S4：采用贝叶斯框架统计检测窗口下S3中各特征值的概率密度，并计算出各特征的条件概率；S5：利用朴素贝叶斯模型融合三种图像特征建立显著目标识别模型；S6：采用上述方式进行图像的显著目标检测：输入待检测图像I’，分别计算每个检测窗口下的特征值BF、CF和LF,利用S5中的朴素贝叶斯模型进行特征融合，采用非极大值抑制选取最佳窗口标出显著目标的检测结果。

公开(公告)号：CN102663142B

公开(公告)日：2014-02-26

申请号：CN201210157204.7

申请日：2012-05-18

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘洪波 ,  冯士刚 ,  陈荣 ,  张维石

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种知识抽取的方法，包括以下步骤：计算约简初值；启用双矩编码策略；搜索初始化；计算结束判据；计算搜索个体的适应值；最优保存；状态转移联合操作。本发明采用双矩编码策略，搜索个体位置编码成0、1字符串，维度与条件属性个数相同。当维度规模超过23时，完成约简所消耗的时间并不呈指数显著增长，节约了空间维度和时间。本发明采用粗糙集正区判别POS'E＝U′pos适应值为对应条件属性个数，如果POS'E≠U′pos适应值惩罚为条件属性总数，这一策略简单合理地保证了知识抽取效果。本发明用搜索个体所组成的群体优势动态地搜索，并采用一种有效的正区比较进行特征组合得到多知识的方法。

公开(公告)号：CN102156772A

公开(公告)日：2011-08-17

申请号：CN201110041818.4

申请日：2011-02-21

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 陈荣 ,  高健 ,  张维石 ,  刘洪波 ,  陈时非 ,  林笠 ,  徐俊洁 ,  邓武 ,  姜云飞

IPC: G06F17/50 ,  G01R31/317

Abstract: 本发明公开了一种基于逻辑相容性的数字电路故障诊断方法及系统，用户通过数字电路图形化建模单元搭建一个被诊断的数字电路系统，然后使用描述配置单元设定该电路的参数并用AD2L语言表示数字电路图形以文件的形式存储；用户通过AD2L语言解析单元读取描述配置单元存储的数字电路描述文件，定理证明单元应用用户提供的参数进行前后传播，记录该冲突；利用诊断算法单元利进行诊断求解；再利用故障定位单元在图形化的数字电路上突出显示可疑组件，并生成诊断测试报告。该系统具有从冲突识别到候选产生和探测，整个操作过程简单、用时短，系统对故障点的判别定位不依赖于操作人员或专家的经验。

公开(公告)号：CN119580080A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411664674.1

申请日：2024-11-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 秦肯 ,  孙小程 ,  王佳琦 ,  刘迪 ,  张维石 ,  王非 ,  周景春

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于改进YOLOv7的目标检测方法，包括以下步骤：获取水下声学图像；对水下声学图像进行数据增强，得到增强后的水下声学图像；将增强后的水下声学图像数据集划分为训练集和测试集；构建基于改进YOLOv7的声纳图像目标识别模型；基于训练集对基于改进YOLOv7的声纳图像目标识别模型进行训练，得到最优目标检测模型；将测试集输入所述最优目标检测模型中，实现对声纳图像的水下目标检测。本发明通过对YOLOv7模型进行改进，在主干提取网络引入注意力机制，提高模型对声纳图像复杂背景的抗干扰能力和目标特征的提取能力，同时在网络Neck部分，融入Multi GnBlocks模块实现关键特征之间的高阶交互。为提高算法的实时性，对模型冗余剪枝，极大压缩模型体积的同时保持检测的高精度。

公开(公告)号：CN114612314B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202111571942.1

申请日：2021-12-21

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张维石 ,  张得欢 ,  孙佳铭 ,  沈佳琦 ,  施泰安 ,  周景春

IPC: G06T5/92 ,  G06T5/94 ,  G06T5/50 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明提供一种基于双引导滤波的水下图像增强方法，首先，对水下图像进行红通道补偿和灰度世界白平衡，校正水下图像的色彩；接下来，使用引导滤波对白平衡后的图像进行增强，得到第一个融合输入图像。然后使用不同尺度的引导滤波得到精确的平滑图像，作为第二个融合输入图像。最后，使用多尺度融合方法，根据输入图分别得到四个权重图，得到标准化权重图，将权重图与输入图进行多尺度融合。本发明利用双引导滤波对水下图像处理，使得增强后的图像视觉效果较好，提升了清晰度。

公开(公告)号：CN119025235A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411032006.7

申请日：2024-07-30

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 秦肯 ,  孙小程 ,  王佳琦 ,  都业刚 ,  周景春 ,  张维石

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明公开了一种基于云计算网络用户短时需求任务调度优化方法。本发明中，AES‑CTR使用一个初始值IV和一个计数器，每次加密操作都会生成一个新的密文块，即使两个明文块相同，也会产生不同的密文块，这增加了加密的安全性，因为密文块的多样性使得攻击者难以通过密文分析出明文。通过使用AES‑CTR对任务数据进行加密，可以确保用户数据在传输和存储过程中的隐私安全，防止未授权访问和数据泄露。由于AES‑CTR加密和解密操作的效率较高，它可以在保持数据安全性的同时，减少对计算资源的占用，这对于任务调度系统来说是一个重要的优势，因为可以更有效地利用云计算资源。

公开(公告)号：CN114240793B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202111574984.0

申请日：2021-12-21

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张维石 ,  庞磊 ,  张得欢 ,  曹微 ,  周景春

IPC: G06T5/92 ,  G06T5/73 ,  G06T5/40 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法包括以下步骤：对源图像进行颜色校正处理；对图像进行对比度增强处理，采用多区间子直方图均衡化方法对源图像直方图分别在R、G、B通道上进行处理，进行阈值选择并分离多个子区间，进而得到多个子直方图并完成多区间子直方图均衡化操作；将颜色校正后图像以及对比度增强后的图像进行多尺度融合，重构出最终的去雾图像。本发明通过基于多区间子直方图均衡化方法，对源图像的单通道直方图进行更精确的划分，同时与颜色校正处理后的图像多尺度融合，使得源图像的暗处细节得到更好的展示，对比度和颜色得到有效改善，同时降低了噪声，实现图像去雾。

公开(公告)号：CN114119383B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202111064114.9

申请日：2021-09-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张维石 ,  王燕云 ,  周景春

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/80 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的水下图像复原方法。本发明方法内容包括：首先通过四叉树分解法求取特征显著的背景光候选区域，根据图像的特征对背景光值进行自适应的融合，确定最终背景光值。其次，对原始图像的波长进行补偿，求取其红色暗通道图作为红色暗通道深度图，求取亮度特征深度图和饱和度特征深度图，对上述三个特征深度图进行融合，获得最终深度图，进而获得透射率；最后根据背景光和透射率求解水下光学成像模型，获得最终的复原图像。本发明利用图像的多个特征，针对退化图像的特性进行自适应的融合，准确的背景光和透射率大幅提升水下图像的复原质量，解决了颜色失真问题，提升了清晰度。