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    基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块
    1.
    发明公开
    基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块 审中-实审

    公开(公告)号：CN117011164A

    公开(公告)日：2023-11-07

    申请号：CN202310749198.2

    申请日：2023-06-24

    Applicant: 复旦大学 ,  中国电子科技南湖研究院

    Inventor： 范益波 ,  许珐 ,  荆明娥 ,  龚勇 ,  赵国强 ,  黄晓倩

    IPC: G06T5/00 ,  G06T7/90 ,  G06N3/084

    Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块。本发明亮度调节模块数学表示为一个线性映射函数：y＝w*x+b，输入x为按色彩通道分离后的RAW图数据Irggb和亮度调节系数α的乘积，即x＝Irggb*α，输出y为期望曝光条件下的RAW图；w和b为亮度调节模块可学习系数；亮度调节模块训练时，使用与神经网络图像信号处理器使用相同的数据集；通过反向传播优化算法更新映射系数w和b。本发明在不改变神经网络图像信号处理器结构的条件下，赋予使用相机曝光系数控制输出图像亮度水平的能力，能够自适应地控制输出图像亮度。

    保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法
    2.
    发明公开
    保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法 审中-实审

    公开(公告)号：CN116934641A

    公开(公告)日：2023-10-24

    申请号：CN202310743905.7

    申请日：2023-06-24

    Applicant: 复旦大学 ,  中国电子科技南湖研究院

    Inventor： 范益波 ,  朱若溪 ,  荆明娥 ,  龚勇 ,  赵国强 ,  黄晓倩

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

    Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体为保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法。本发明包括：在图像融合之前对含噪可见光图像进行预去噪处理；在图像融合过程中，首先生成一副对比度与NIR相似且外观与VIS相似的低频图像，并再次去噪，作为融合后的基础层；然后分别从VIS和NIR中提取高频分量；根据局部对比度生成融合权重图，自适应地将VIS和NIR的高频分量加权融合，作为融合后的细节层；最后将细节层加至基础层上，转换到显示所需的色彩空间，得到最终图像融合结果。本发明对每个像素的处理只用到局部邻域内的像素，无需获取全局信息，无需迭代求解，有利于硬件实现和实时处理，生成的图像内容准确、细节丰富。

    一种基于存算一体架构的目标检测方法和系统
    3.
    发明公开
    一种基于存算一体架构的目标检测方法和系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN117557770A

    公开(公告)日：2024-02-13

    申请号：CN202311393248.4

    申请日：2023-10-25

    Applicant: 中国电子科技南湖研究院

    Inventor： 陈华 ,  龚勇 ,  朱赛克 ,  黄晓倩 ,  吴文豪 ,  赵毅

    IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

    Abstract: 本发明提出一种基于存算一体架构的目标检测方法和系统，属于图像检测技术领域。所述存算一体架构至少包括主控制器和Q个存算单元。所述主控制器获取待检测的目标图像和待运行的目标检测网络，基于所述目标图像的参数、所述目标检测网络的参数和所述Q个存算单元的参数，确定所述目标图像和所述目标检测网络分别在所述Q个存算单元中的部署参数，并将所述部署参数发送至所述Q个存算单元。所述Q个存算单元中每一个存算单元均根据接收到的所述部署参数来部署所述目标图像的子特征图和所述目标检测网络的网络节点。所述主控制器和部署有所述目标图像的子特征图和所述目标检测网络的网络节点的Q个存算单元协同执行对所述目标图像的检测。

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