公开(公告)号：CN114529461B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210024843.X

申请日：2022-01-11

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄艳 ,  卢新昌 ,  全宇晖 ,  许勇

IPC: G06T5/73 ,  G06T9/00 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种深度学习单图像去反射方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：构造训练集；利用网络中的编码器对训练集中带反射图像I进行特征提取，得到n个不同尺度的编码特征图；根据n个不同尺度的编码特征图，在网络的解码过程中，生成各尺度的解码特征图、传输层图像特征图和反射区域导向掩膜图，并得到最终预测的传输层图像；利用训练集中真实的传输层图像T对网络进行监督，指导网络预测的传输层图像更接近真实传输层图像，达到图像去反射的目的；同时对生成的掩膜图进行监督，限制掩膜图的取值范围，指导网络生成更精确掩膜图，引导网络准确预测传输层图像。本发明能够很好地对单张反射图像完成去反射任务。

公开(公告)号：CN117473469A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311824447.6

申请日：2023-12-28

Applicant: 广东佛山联创工程研究生院 ,  华南理工大学

Inventor： 滕寰 ,  梁铭炬 ,  刘彬 ,  全宇晖 ,  卢新昌 ,  许晓珊

IPC: G06F21/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T1/00

Abstract: 本发明提供了一种模型水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质，通过将一初始图像进行图像优化处理，以获得嵌入水印前的水印模型无法复原的优化图像，即在嵌入水印之前的水印模型无法将经过退化处理的优化图像复原为优化图像。将优化图像及退化处理后的优化图像分别作为嵌入数据中的水印图像和触发图像，并嵌入水印模型中。使得嵌入水印后的水印模型能够将经过退化处理的优化图像复原为优化图像。因此，用于水印覆盖攻击的攻击嵌入数据在水印模型中新生成的攻击映射将与水印模型中原有嵌入数据的映射的差异足够大，进而使得攻击映射无法覆盖水印模型中原有嵌入数据的映射，有效地增强了模型水印的鲁棒性，进而增强了对模型知识产权的保护。

公开(公告)号：CN118195959A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410079399.0

申请日：2024-01-19

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 卢新昌 ,  黄艳 ,  全宇晖 ,  许勇

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/94 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度视网膜分解的深度学习单图像去阴影方法及系统，所述方法包括：获取阴影图像数据集并进行预处理；将预处理后阴影图像数据集中的阴影图像输入图像阴影去除深度神经网络中的卷积层，提取阴影图像的浅层特征；将浅层特征输入图像阴影去除深度神经网络中的编解码器，在各尺度阴影掩膜的引导下通过掩膜引导去阴影模块进行阴影特征的修复，再经过卷积层后得到去阴影图像；利用预处理后阴影图像数据集对图像阴影去除深度神经网络进行训练；将待去除阴影的图像输入训练好的图像阴影去除深度神经网络中，得到去阴影图像。本发明通过利用图像阴影去除深度神经网络能够有效地对单张图像去阴影，同时保留非阴影区域的特征信息。

公开(公告)号：CN114529461A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210024843.X

申请日：2022-01-11

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄艳 ,  卢新昌 ,  全宇晖 ,  许勇

IPC: G06T5/00 ,  G06T9/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种深度学习单图像去反射方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：构造训练集；利用网络中的编码器对训练集中带反射图像I进行特征提取，得到n个不同尺度的编码特征图；根据n个不同尺度的编码特征图，在网络的解码过程中，生成各尺度的解码特征图、传输层图像特征图和反射区域导向掩膜图，并得到最终预测的传输层图像；利用训练集中真实的传输层图像T对网络进行监督，指导网络预测的传输层图像更接近真实传输层图像，达到图像去反射的目的；同时对生成的掩膜图进行监督，限制掩膜图的取值范围，指导网络生成更精确掩膜图，引导网络准确预测传输层图像。本发明能够很好地对单张反射图像完成去反射任务。

公开(公告)号：CN117473469B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311824447.6

申请日：2023-12-28

Applicant: 广东佛山联创工程研究生院 ,  华南理工大学

Inventor： 滕寰 ,  梁铭炬 ,  刘彬 ,  全宇晖 ,  卢新昌 ,  许晓珊

IPC: G06F21/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T1/00

Abstract: 本发明提供了一种模型水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质，通过将一初始图像进行图像优化处理，以获得嵌入水印前的水印模型无法复原的优化图像，即在嵌入水印之前的水印模型无法将经过退化处理的优化图像复原为优化图像。将优化图像及退化处理后的优化图像分别作为嵌入数据中的水印图像和触发图像，并嵌入水印模型中。使得嵌入水印后的水印模型能够将经过退化处理的优化图像复原为优化图像。因此，用于水印覆盖攻击的攻击嵌入数据在水印模型中新生成的攻击映射将与水印模型中原有嵌入数据的映射的差异足够大，进而使得攻击映射无法覆盖水印模型中原有嵌入数据的映射，有效地增强了模型水印的鲁棒性，进而增强了对模型知识产权的保护。