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公开(公告)号：CN117274578B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311569672.X
申请日：2023-11-23
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于逻辑元变换乘积量化的细粒度图像检索方法，包括步骤：将待测图像导入卷积神经网络提取特征，输出最后一层的特征谱；再通过区域候选网络RPN将最后一层的特征谱生成Top‑N个部件，重新输入至卷积神经网络中，并将原始待测图像和Top‑N部件经过卷积神经网络后的最后三层特征进行融合级联；将融合级联后的输出特征通过线性投影生成相应的逻辑元，再通过逻辑元变换对生成的逻辑元向量重新加权；将重新加权后的逻辑元向量输入到细粒度图像检索模型，通过量化码书进行计算找到与待测图像的逻辑元向量最接近的数据库图像对应的量化码，将所对应的数据库图像作为检(56)对比文件Jun Xiang et al..An EfficientRetrieval System Framework for FabricsBased on Fine-Grained Similarity.《Entropy》.2022,全文.Shilin Wu et al..Improved Faster R-CNN for the Detection Method ofIndustrial Control Logic GraphRecognition《.Front. Bioeng. Biotechnol.》.2022,全文.Xin Lu et al..Attributes Grouping andMining Hashing for Fine-Grained ImageRetrieval《.MM '23: Proceedings of the31st ACM International Conference onMultimedia》.2023,全文.
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公开(公告)号：CN110322410B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN201910516942.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于亮通道透射率补偿的水下图像去雾及偏色校正方法，包括以下步骤：首先提取三个通道的亮通道图，然后根据最大亮度进行排序找出各个通道的前0.2％的最暗像素对应水下退化图像位置的像素灰度值作为背景光的估计值；针对水下退化图像的偏色问题，对红通道的透射率进行取反操作修正，根据衰减系数的关系对G、B的粗略透射率进行修正，获取G、B的透射率的精确估计；提取各像素点的R、G、B通道的透射率的最大值，并采用快速引导滤波，获取最终精细的透射率图；最后根据水下图像模型加权背景光偏色校正归一化处理获得复原后的图像。本发明图像处理方法可以在图像去雾的同时可以较好地解决因为透射率估计不精确带来的偏色问题。
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公开(公告)号：CN115439512A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210891551.6
申请日：2022-07-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种光流估计方法、装置以及存储介质，属于图像处理领域，方法包括：通过多个原始图像对训练模型进行训练得到光流估计模型；对待估计视频进行图像处理得到多个待估计视频组；通过光流估计模型分别对各个待估计视频组进行光流图像估计，得到与各个所述待估计视频组对应的目标光流图像，并将所有的目标光流图像作为光流估计结果。本发明能够进行端到端的训练，从而快速地获取两幅图像之间的近似光流估计，能够在计算上节省了大量的资源和时间，也提高了光流估计的准确性。
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公开(公告)号：CN114998152A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210687853.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/774 , G06T5/10 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于清晰图像与模糊图像差异的图像去模糊方法、装置及电子设备，该方法包括：获取清晰样本图像和模糊样本图像，并确定清晰样本图像与模糊样本图像的差值图像；建立初始解码特征模型，得到初始解码特征；建立初始图像去模糊模型，得到训练完备的图像去模糊模型；获取模糊图像，基于训练完备的图像去模糊模型，确定清晰图像。通过将初始解码特征作为监督，增加了初始图像去模糊模型的监督条件，并且根据初始解码特征的反馈，逆向调整初始图像去模糊模型，能够加快收敛速度；另外，基于差值图像调节，放大了差异，有效提高了图像去模糊模型的去模糊水平。
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公开(公告)号：CN114862919A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210502277.9
申请日：2022-05-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本申请公开了一种模糊图像的大位移光流估计方法、装置及电子设备，该方法包括：获取连续的两帧模糊图像；根据模糊不变基底色特征，确定前一帧图像和后一帧图像之间的粗配准位移矢量场；根据模糊不变形状特征，确定前一帧图像和后一帧图像之间的细配准位移矢量场；根据粗配准位移矢量场和细配准位移矢量场，确定初步光流矢量；根据预设小位移光流估计模型，确定小位移光流矢量；根据初步光流矢量和小位移光流矢量，确定大位移光流矢量。本技术方案不仅实现了对模糊图像进行大位移光流估计，而且保证了模糊图像的大位移光流估计的可靠度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114818784A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210347109.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，具体涉及一种改进的联合协方差矩阵和ADMM算法的稳健波束形成方法，该方法构建了改进的稳健波束形成的导向矢量优化模型，在协方差矩阵重构的基础上，对导向矢量优化模型进行改进；首先利用SDP松弛，其次利用ADMM算法对模型进行求解，并且在每次迭代过程中得到封闭最优解，计算最优加权矢量，将其与阵列接收数据向量进行多波束加权求和，形成输出的稳健波束。本发明更好的满足了鲁棒性要求，有效提高传统波束形成器抗干扰运动能力、抗导向矢量失配能力，同时有效改善了低输入SNR情况下输出SINR的情况，以及有效防止“自消”现象的产生。
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公开(公告)号：CN114022398B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210013824.7
申请日：2022-01-07
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于格林函数双调和样条插值热辐射效应校正方法及装置，其包括：获取气动光学热辐射退化图像，并对热辐射退化图像进行滤波处理，得到热辐射低频图像；对热辐射低频图像进行降采样处理，获取降采样图像中的采样点。对采样点使用基于格林函数双调和样条插值法拟合出插值曲面；将插值曲面输入预先建立的图像校正模型中，并使用交替迭代最小法求解出清晰图像及热辐射效应偏置场。本发明的方法算法运行速度较快，迭代次数相对较少，能够对热辐射退化图像进行有效的校正。
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公开(公告)号：CN114066782B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210052339.0
申请日：2022-01-18
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种气动光学效应校正方法，包括：获取热辐射退化图像；根据热辐射退化图像进行滤波处理，确定热辐射估计图像；根据热辐射退化图像和热辐射估计图像进行贝塞尔曲面拟合，确定潜在清晰图像，并判断潜在清晰图像是否满足预设条件；若不满足预设条件，则更新热辐射退化图像和热辐射估计图像，进行迭代；若满足所述预设条件，则输出所述潜在清晰图像。本发明实施简单且高效，能够对气动光学效应退化图进行图像校正，通过执行本发明的方法，可有效去除图像的热辐射效应，提升图像品质和信噪比。
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公开(公告)号：CN107608438B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710961809.4
申请日：2017-10-16
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电流控制技术的出租屋安全用电控制系统，其包括入户电流检测单元、总控制器、多个出租屋用电单元；多个出租屋用电单元通过多路空气开关与入户电流检测单元连接；各个出租屋用电单元均包括电流检测与控制模块，电流检测与控制模块实时采集各个大功率电器的实时工作电流并通过控制器无线传输给总控制器；总控制器根据入户电流检测单元检测的入户总电流确定入户总电流的实际上限，并结合各个出租屋用电单元的大功率电器的实时工作电流分配各出租屋大功率电器的工作电流，以控制各个出租屋中大功率电器的工作状态。本发明还提供一种出租屋安全用电控制方法。本发明能确保出租屋用电安全。
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公开(公告)号：CN105447828B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201510822316.3
申请日：2015-11-23
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法，包括以下步骤：S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊核；S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
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