公开(公告)号：CN119000565B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411430138.5

申请日：2024-10-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  王禹然 ,  李和松 ,  刘乾坤

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/84 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于本征分解的光谱反射率图像获取方法与系统，属于计算机视觉技术领域。首先进行光谱图像细节梯度提取，生成光谱本征图像的细节梯度信息。然后进行光谱图像邻域自相关性矩阵提取。根据光谱图像细节梯度图像和邻域自相关性矩阵，构建光谱图像本征分解模型，使用自监督学习方法进行迭代优化。系统包括光谱图像细节梯度图像提取子系统、光谱图像邻域自相关性矩阵提取子系统、光谱图像本征分解自监督学习子系统、损失函数计算子系统，以及生成结果评价子系统。本发明通过引入相关细节梯度生成和光谱图像自相关性约束，基于无监督学习，实现了从纯噪声到光谱反射率图像的生成，解决了光谱图像同物异谱、同谱异物等问题。

公开(公告)号：CN120031940A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510022510.7

申请日：2025-01-07

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  王禹然 ,  梁瑛平

IPC: G06T7/593 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出了面向复杂天气环境的双目视觉深度估计方法和系统，属于计算机视觉和图像处理技术领域。首先收集有真实视差的正常环境，天气和光照下的成对的数据集。通过构造复杂天气双目数据生成模型，引入深度控制和一致性约束机制，使用正常天气数据集生成复杂天气数据集。之后建立监督约束，使用损失函数优化网络参数。最后保存训练参数，根据输入复杂天气环境下的数据生成双目匹配视差图像，完成推理和指标评价。本发明不仅能够真实再现恶劣天气中的复杂环境特征，还能够兼顾生成数据的结构一致性和内容保真度，确保生成数据能够用于训练和优化现有立体匹配模型，提升其在实际场景中的鲁棒性和准确性。

公开(公告)号：CN119000565A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411430138.5

申请日：2024-10-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  王禹然 ,  李和松 ,  刘乾坤

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/84 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于本征分解的光谱反射率图像获取方法与系统，属于计算机视觉技术领域。首先进行光谱图像细节梯度提取，生成光谱本征图像的细节梯度信息。然后进行光谱图像邻域自相关性矩阵提取。根据光谱图像细节梯度图像和邻域自相关性矩阵，构建光谱图像本征分解模型，使用自监督学习方法进行迭代优化。系统包括光谱图像细节梯度图像提取子系统、光谱图像邻域自相关性矩阵提取子系统、光谱图像本征分解自监督学习子系统、损失函数计算子系统，以及生成结果评价子系统。本发明通过引入相关细节梯度生成和光谱图像自相关性约束，基于无监督学习，实现了从纯噪声到光谱反射率图像的生成，解决了光谱图像同物异谱、同谱异物等问题。

公开(公告)号：CN117218221A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310909816.5

申请日：2023-07-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  赖泽强 ,  王禹然 ,  武楠 ,  吕跃祖 ,  李中翔 ,  周佳玲

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明涉及一种基于可微近端算法的图像重建方法，属于计算机视觉技术领域。首先进行图像重建近端算法建模，然后设计一个面向图像重建的近端算法编程框架，之后进行图像重建近端算法的微分设计，最后利用该近端算法和框架进行图像重建。本发明引入了 是一种解决可微近端算法的图像重建方法中的显存爆炸和不易操作问题的领域特定建模语言和编译器。只需要数行代码，既可为一系列图像重建问题生成高性能求解器，包括端到端图像超分辨率、图像去雨、图像去噪，以及图像去模糊等任务。相比现有技术，本发明图像重建效果更好，对显存需求大幅下降，可迁移性强，简单易用，能够适用于更多的使用场景。