公开(公告)号：CN117612056A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311407926.8

申请日：2023-10-27

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 梁云 ,  明俊晖 ,  张艳霞 ,  林毅申 ,  龙富棉 ,  洪波 ,  高旺 ,  彭世杰

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于语义理解与自身感知的视频目标分割方法及装置，方法包括：采用预设的编码器提取视频当前帧的图像，获取浅层特征与深层特征；对深层特征与特征记忆建立密集匹配关系，然后使用自感知关系增强特征，经过特征融合后获取融合的特征匹配结果；对深层特征经过密集匹配后形成语义关系，获取深层语义输出序列；使用语义解码器对浅层特征和深层语义输出序列进行融合并解码，获取多尺度语义特征；最后将融合的特征匹配结果、多尺度语义特征和浅层特征输入到分割解码器，获取分割结果。本发明提升复杂场景特别是外观变化较大场景下的目标分割表现，同时能够真实地还原出目标的边缘细节，提升分割掩码边界的精确度。

公开(公告)号：CN116402697A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310042779.2

申请日：2023-01-28

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 梁云 ,  张子锋 ,  邱少健 ,  黄恩泽 ,  彭世杰 ,  李亮辉

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图像先验与全局块聚合的单图像去雾方法及装置，方法包括：采用预先设立的多个特征去雾器把有雾图像转换为多个尺度的增强去雾特征；一个特征去雾器包含两个平行分支，在分支一中，根据图像自相似性聚合全局的清晰特征得到全局去雾特征；在分支二中，特征提取为全局去雾特征提供更多局部特征；将两个分支输出的特征进行融合后得到一个尺度的增强去雾特征，融合过程中是全局去雾特征和局部细节特征进行逐元素相加；最后将多个尺度的增强去雾特征输入到无雾图像解码器恢复得到去雾后的清晰图像。本发明能够有效地提升在复杂场景的去雾表现。特别地，在减少视觉伪影的产生的同时更准确复原图像细节，生成更加真实的清晰图像。

公开(公告)号：CN117541663A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311279950.8

申请日：2023-10-07

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 梁云 ,  彭世杰 ,  吕恩利 ,  林毅申 ,  肖新杰 ,  李亮辉 ,  肖雨婷 ,  龙富棉 ,  明俊晖

IPC: G06T7/90 ,  G06T7/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间去雾方法及装置，方法包括：利用预设的双域特征编码器强化并提取夜间有雾图像特征，在双域特征编码器的频率域学习分支中通过自适应频率选择模块提取出有雾图像的频率域特征，在双域特征编码器的空间域学习分支中利用残差稠密块提取夜间有雾图像的空间域特征，将频率特征和空间域特征融合；然后将融合后的特征输入跨维度注意力特征优化模块，经过设置跨维度交互注意力模块获得优化特征；将优化特征输入预设的双域特征解码器，获得夜间清晰图像。本发明提升夜晚有雾场景下的去雾表现，同时能够消除雾对图像的退化影响，真实地还原出图像的色彩与纹理细节，提升夜间去雾图像的真实性。

公开(公告)号：CN119048373A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202410939864.3

申请日：2024-07-15

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 梁云 ,  肖新杰 ,  周子涵 ,  李亮辉 ,  彭世杰 ,  肖雨婷

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/73 ,  G06T5/90 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于夜间物理感知和灰度世界的夜间去雾方法及装置，方法包括：有雾图像首先经过局部残差学习模块和压缩‑激励模块提取图像中的重要图像特征信息并学习权重；将所述重要图像特征信息输入夜间物理感知模块，得到包含辉光和传输图的夜间清晰图像的特征信息；将所述夜间清晰图像的特征信息传递到后续的若干个特征处理块连接成的特征处理组，多个特征处理块输出的特征图在通道方向上连接起来，得到第三特征信息；将所述第三特征信息输入全局残差学习恢复模块，最终得到恢复出来的夜间去雾图像结果。本发明可以有效提升夜晚有雾场景下的去雾表现，同时能够消除夜间雾气对图像的退化影响，真实地还原出图像的色彩与纹理细节。

公开(公告)号：CN117541784A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311279962.0

申请日：2023-10-07

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 梁云 ,  龙富棉 ,  吕恩利 ,  林毅申 ,  明俊晖 ,  姜伟鹏 ,  洪波 ,  叶翠 ,  彭世杰

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种基于高斯注意力和自适应聚焦的单目标跟踪方法及装置，方法包括：对数据集进行裁剪操作并生成训练集；提取训练集的搜索图像特征和模板图像特征；构建并利用训练集训练高斯Transformer，具体地，从搜索图像特征中建立稀疏注意力，获取搜索图像中最相关的区域，然后利用高斯注意力增强模板图像特征，获得模板图像中核心的特征信息，最后利用自适应聚焦模块进行特征的目标聚焦；最终，利用双头预测器实现单目标跟踪。本发明利用高斯注意力解决了自注意力捕捉图像中元素位置关系的问题，同时在自适应聚焦模块中引入前一帧中目标的形状和位置信息，增加目标与相似物体的对比度，使目标特征更加突出，以实现鲁棒且精准的目标跟踪。