公开(公告)号：CN120031758A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510194086.4

申请日：2025-02-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄颖 ,  肖仁杰 ,  钱鹰

IPC: G06T5/77 ,  G06V10/40 ,  G06T5/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于对比学习的图像阴影去除方法，包括利用特征分离重建网络分离阴影图像和无阴影图像的直射光和环境光，并利用联合解码器对分离特征进行对比学习之后重建获得初步阴影去除结果；对原输入图像进行局部区域增强，将阴影图像和无阴影图像进行配对随机像素抽取，以代替原本的阴影输入和无阴影输入；本发明利用非对称编码器分离环境光和直射光的思想，将学习复杂映射转化为学习环境光和直射光的单一映射问题，并使用局部区域增强提升模型的鲁棒性，优化边界区域处理能力，模拟真实场景的不确定性，从而得到高质量的无阴影图像。

公开(公告)号：CN116258642A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310039590.8

申请日：2023-01-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄颖 ,  李豪 ,  钱鹰 ,  雷秀杰 ,  房少杰

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/90 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，包括：获取RGB阴影图像及其对应的阴影掩模图像，转换为Lab颜色空间下的阴影图像，并进行图像增强；提取图像增强后的阴影图像颜色空间里的明度通道和颜色通道；将明度通道和图像增强后的阴影掩膜送入明度对比网络，得到明度差异特征；将颜色通道和图像增强后的阴影掩膜送入颜色差异网络，得到颜色差异特征；根据明度差异特征和颜色差异特征使用阴影去除生成对抗网络进行图像阴影去除。本发明在阴影去除过程中同时利用了RGB通道和Lab通道信息，通过阴影内外明度和颜色特征的差异，可以得到更好的阴影去除效果。

公开(公告)号：CN112487965B

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202011369682.5

申请日：2020-11-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李海天 ,  黄颖 ,  杨振

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V40/60 ,  G06V10/75 ,  G11B27/10

Abstract: 本发明涉及智能设备技术领域，特别涉及一种基于3D重构的智能健身动作指导方法；所述方法包括采集用户运动视频，并标记出人体的关节点信息；对用户运动视频重建出用户3D运动模型；读取标准3D运动模型；将用户3D运动模型分别与不同标准3D运动模型进行尺度缩放匹配；选择出相似度最高的标准3D运动模型，并得出指导信息产生纠正引导视频；用户发出手势并产生与播放速率和播放进度相对应的控制指令；将接收到的用户运动视频、读取出的标准动作视频、指导信息和纠正引导视频合并成为一个视频，并通过屏幕反馈给用户；本发明对采集到的运动视频进行建立3D模型，将比对分析结果提供给用户，通过手势对播放进度进行控制，便于用户学习使用。

公开(公告)号：CN114549387A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210208825.7

申请日：2022-03-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄颖 ,  王泽荃

IPC: G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理、计算机视觉及深度学习领域，特别涉及一种基于伪标签的人脸图像高光去除方法，包括通过渲染引擎获取合成人脸数据集，与真实带高光人脸图像组成带标签数据集和无标签数据集；使用带标签数据集对卷积神经网络进行训练；使用伪标签的方法，提升神经网络的泛化能力；将带高光的人脸图像输入卷积神经网络，得到去除高光的图片；本发明得到的人脸去高光图像符合人脸观测效果，且不会损伤人脸纹理细节。

公开(公告)号：CN112258537A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011161185.6

申请日：2020-10-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵志强 ,  张琴 ,  陶于祥 ,  陈阔 ,  钱鹰 ,  黄颖 ,  何帆 ,  王少志 ,  徐晓文

IPC: G06T7/13 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法，该方法包括：获取暗视觉图像，将暗视觉图像输入到训练好的监督图像边缘检测模型中进行暗视觉图像边缘检测，得到边缘检测结果；所述监督图像边缘检测模型为优化的监督图像边缘检测模型，该模型由六个边缘检测模块和一个拼接模块构成；本发明通过增加模型的卷积层和引入残差结构单元，能更好地保留图像上一阶段学习的特征及边缘细节信息，使训练的优化模型能够进一步提高图像边缘检测的效果，图像边缘的连续性增强，输出的边缘检测图像更符合人眼观测效果。