公开(公告)号：CN119359989A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411318449.2

申请日：2024-09-20

Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所 ,  上海大学

Inventor： 臧义华 ,  沈礼权 ,  马兴民 ,  乐蕤 ,  钟宋义 ,  古润南

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764

Abstract: 本公开提供一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和设备，包括：获取模型训练样本；基于模型训练样本对预设检测模型进行训练，得到初始检测模型；将模型训练样本输入初始检测模型的第一分支中，得到图像提取特征；基于模型训练样本和图像提取特征对预设压缩模型进行训练，得到图像压缩模型；将模型训练样本输入图像压缩模型中，得到图像压缩特征；将图像压缩特征输入初始检测模型的第二分支中，得到历史图像数据对应的目标检测结果；采用预设损失函数，基于历史图像数据对应的目标检测结果对第一分支和第二分支进行参数微调，得到目标检测模型。从而，有效提升目标检测模型的检测准确性。

公开(公告)号：CN118674620A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410700673.1

申请日：2024-05-31

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  李茵怡

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T11/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于真实世界的水下视频增强和超分辨率方法，包括以下步骤：获取真实世界的水下视频，分割为多个连续的视频帧；将多个连续的视频帧输入特征提取子模块和模糊估计子模块中，分别进行特征提取和模糊估计，得到视觉特征和模糊感知特征；将多个连续的视频帧输入水下退化先验引导模块中，提取背景光先验和深度图先验，以分别引导全局和局部；将视觉特征和模糊感知特征输入先验引导的注意力融合子模块中，并借助背景光先验，获取对齐特征；基于对齐特征，结合深度图先验采用先验引导的局部重建模块进行局部重建，输出水下视频增强和超分辨率的视频帧。与现有技术相比，本发明具有提升水下视频帧的质量等优点。

公开(公告)号：CN111768362B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202010399881.4

申请日：2020-05-13

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  卞辉 ,  姜明星

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T5/50 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利提供了一种基于多特征融合的全参考高动态图像质量评价方法。该方法主要分为特征提取阶段以及训练回归阶段。在特征提取阶段分三个方向提取图像的特征，使用颜色相似度方法提取方法在颜色方向分别提取了图像的两种颜色相似度特征；在视觉对比差异方向我们采用视觉差异预测方法来提取视觉对比差异特征；再针对多尺度综合特征方向我们使用log‑Gabor滤波器在不同频率尺度和方向上提取多尺度特征。在训练回归阶段运用机器学习的方法预测高动态图像的质量。本发明提出的算法能够准确有效地预测高动态图像的质量。

公开(公告)号：CN107798687A

公开(公告)日：2018-03-13

申请号：CN201710878115.4

申请日：2017-09-26

Applicant: 上海大学

Inventor： 李凯 ,  刘致金 ,  沈礼权 ,  安平

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06T7/246 ,  G06K9/00744 ,  G06K9/00758 ,  G06K9/00765 ,  G06K9/4671 ,  G06K9/6215 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法。对多摄像机拍摄的有演讲者，幻灯片和观众的演讲视频，首先通过特征点检测和匹配将视频分段，通过对每个时间点将每段视频作为节点建立稀疏图，可以将幻灯片切换检测问题转化为推测图邻接矩阵问题。邻接矩阵间的变化反映出了幻灯片切换。本发明是一种准确性更好的克服演讲视频有镜头移动、演讲者移动和多个PTZ镜头切换干扰的方法，利用每个时刻推断出的邻接矩阵，得到的检测结果没有出现检测到人以及人和幻灯片切换的问题。并且比现有方法精确度高，扩大了可处理的演讲视频种类的范围。

公开(公告)号：CN101369348A

公开(公告)日：2009-02-18

申请号：CN200810040630.6

申请日：2008-11-07

Applicant: 上海大学

Inventor： 张兆扬 ,  刘苏醒 ,  安平 ,  沈礼权 ,  宓桃 ,  张倩 ,  严涛

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00

Abstract: 本发明涉及一种汇聚式相机的多视点采集/显示系统中新视点重建方法。本发明针对汇聚型相机采集方式，首先建立了汇聚式相机的几何模型，综合考虑采集系统所涉及各项参数，通过信号采样理论分析得到无失真重建视点的最优条件，然后又对场景的EPI图像进行了谱分析，得出场景EPI光谱特性与场景深度变化范围的关系。根据上述分析确定采样图像数目，并设计视点重建滤波器，通过插值技术为重建新视点生成采样图像，最后根据汇聚模型设计绘制重建方法得到一定范围内三维场景的新视点。实验时分别对具有相似参数的模拟系统及实际系统进行验证，得到良好的重建质量。本发明对于其他相机阵列类型及视点重建系统也具有参考价值。

公开(公告)号：CN119295397A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411361698.X

申请日：2024-09-27

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  张羽

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T11/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种亮度色度联合学习的水下图像质量评价系统及其方法。该方法利用水下原始图像与最佳增强图像分别作为标签训练两个生成对抗网络，得到两张伪参考图像；将得到的两张伪参考图像与待评价的增强图像从RGB格式转换到YCbCr格式；并亮通道Y和色度通道CbCr，分别从亮度、色度两个方面对待评价的增强图像进行图像质量评价，得到亮度质量表示与色度质量表示。本发明中还应用了多尺度特征映射模块和并行注意力模块。用于提取基于映射的质量特征表示和聚焦图像结构空间中的各种失真，以及捕捉不同分布的亮度特征。与现有技术相比，本发明具有提高水下增强图像质量评估的准确性、使水下增强图像质量评估简便、全面、精准等优点。

公开(公告)号：CN119205536A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411342172.7

申请日：2024-09-25

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  汪正勇

IPC: G06T5/60 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06T7/11 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/77 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种以内外特征学习为驱动的水下图像增强方法，所述方法包括：获取待测水下图像；根据水下图像生成标签图像；对水下图像进行内部表征学习，实现水下图像内部不同质量区域的差异化增强；对内部表征学习处理后的水下图像进行外部表征学习，将外部信息和内部信息进行提取和融合，提升水下图像的增强效果；利用损失函数最小化增强后的水下图像与标签图像之间的像素差异，并提高水下图像的主观感知质量；输出处理后的水下图像。与现有技术相比，本发明充分挖掘和利用水下图像丰富的内部和外部信息，实现了更高效的水下图像增强。

公开(公告)号：CN118396868A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410536742.X

申请日：2024-04-30

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  舒勇

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/52 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种RAW域多曝光图像融合方法、装置及存储介质。该方法首先获取多张不同曝光的RAW LDR图像并确定相邻图像和参考图像；然后利用训练好的多尺度对齐融合网络进行融合并预测，得到RAW域HDR图像；多尺度对齐融合网络包括多尺度可形变对齐模块和渐进式融合模块，多尺度可形变对齐模块用于获取相邻图像与参考图像对齐后的多尺度特征，渐进式融合模块用于接收对齐后的多尺度特征，并在每个尺度上进行多曝光特征融合以及HDR预测，多尺度对齐融合网络利用预先获取的RAW域的多曝光图像融合数据集和多尺度监督损失函数进行训练。与现有技术相比，本发明具有在应对运动较大的场景时避免引入鬼影现象，提高多曝光图像融合质量等优点。

公开(公告)号：CN109905778B

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN201910003111.0

申请日：2019-01-03

Applicant: 上海大学

Inventor： 李凯 ,  管民皇 ,  马然 ,  沈礼权 ,  安平

IPC: H04N21/845 ,  H04N21/8549

Abstract: 本发明公开了一种基于组稀疏编码的单个非结构化视频的可扩展缩略的方法。对每个非结构化视频，将视频均匀切分为一小组片段，进行向量化表示。选取前n个片段为初始视频摘要，并通过组稀疏编码进行重构，获得初始字典和重构系数。用当前字典对下一片段进行重构并计算重构误差。若重构误差大于设定阈值，当前片段加入摘要。依次处理每个片段直到结束获得最终的字典和重构系数。根据稀疏重建系数，建立可扩展缩略。本发明以最小化视频片段单独稀疏性的同时最大化视频片段整体可分性为优化目标，对传统视频缩略方法进行有效扩展，建立了单个非结构化视频的缩略构建框架。可扩展缩略满足了不同用户的要求，增强了用户对关键内容的视觉体验。

公开(公告)号：CN110046673B

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN201910337321.3

申请日：2019-04-25

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  赵旻 ,  姜明星

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的无参考色调映射图像质量评价方法。该方法主要分为特征提取阶段以及训练回归阶段。在特征提取阶段分三个领域提取图像的特征，在像素领域提取了图像的熵特征，基于灰度共生矩阵的纹理特征和自然场景统计特征；在模糊度领域我们采用局部相位一致性评估整体模糊度，在边缘区域提取小块特征测量晕轮效应；在色彩领域我们将图像转换到对立颜色空间，测量整体颜色信息和各个通道的对比度信息。最后运用机器学习的方法预测色调映射图像的质量。本发明提出的算法能够准确有效地预测色调映射图像的质量。