公开(公告)号：CN116071646A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310015909.3

申请日：2023-01-05

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  孟利翔 ,  陈炜昕

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764

Abstract: 本申请公开了一种高光谱异常检测方法、装置、设备及可读存储介质。方法包括：获取输入图像，输入图像为三维高光谱图像；将三维高光谱图像进行矩阵化，得到二维高光谱图像；将二维高光谱图像分解为背景部分和异常部分，基于对背景部分进行低秩矩阵分解和小波紧框架约束，构建目标函数；基于交替方向乘子法对目标函数进行求解，得到异常部分。本申请对高光谱图像的背景部分采用矩阵分解的方式代替直接使用高光谱图像本身，降低了由计算SVD带来的复杂度，并且在低维空间中计算效率高于在原始高光谱图像中。用小波紧框架变换作为正则项，更好地保存了高光谱图像的细节和几何特征，同时消除了由全变差正则项带来的阶梯伪影，提高了异常检测的效果。

公开(公告)号：CN115880187A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202310036140.3

申请日：2023-01-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  陈炜昕 ,  孟利翔 ,  苏敬勇

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于去噪扩散概率模型的单图像反光去除方法及相关设备，所述方法包括构建去噪扩散概率模型，并获取原始训练图像及所述原始训练图像对应的干净图像；当所述原始训练图像及所述干净图像进行训练时，输入不同的高斯噪声至所述去噪扩散概率模型，得到所述去噪扩散概率模型对所述高斯噪声拟合后得到目标噪声；基于所述目标噪声对所述原始图像进行逆向取样，得到所述原始图像的目标干净图像。本发明使用去噪扩散概率模型应用于单图像反光去除，由于去噪扩散概率模型具有保留数据语义结构的能力以及在图像细粒度方面的恢复能力更强，令反光去除后的图像恢复达到重建质量更好的效果。