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公开(公告)号：CN116579918B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310567199.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换方法，包括：构建基线的多尺度图像转换模型，在基线的多尺度图像转换模型中引入注意力机制，构建基于注意力机制的多尺度图像转换模型；基于注意力机制的多尺度图像转换模型，结合风格无关判别器，构建基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换模型；获取水下图像，将水下图像输入基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换模型中，输出转换后的水下图像，完成水下图像的转换。本发明提出的基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换方法，能生成细节更丰富的水下图像，具有很好的转换效果。
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公开(公告)号：CN114565806A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210170641.6
申请日：2022-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于表征增强的特征域优化小样本图像转换方法。本发明通过引入直方图均衡算法和Canny算法先验知识，对图像对比度信息和边缘信息进行增强处理，在此基础上通过基于亚像素卷积的通道注意力机制改善网络特征提取能力，进行图像表征增强，解决图像细微特征不突出的问题。本发明提出基于特征域优化算法的转换机制，通过引入对抗思想自适应划分特征域和内容域，利用源域中多类丰富的图像缩小参数空间，噪声策略的添加使得网络不局限于单一样本的生成，减缓模式崩塌问题；根据源域和目标域的特点，构建重建策略，利用弱化后的循环语义一致性完成小样本图像转换任务，并获得视觉效果更好的转换图像。
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公开(公告)号：CN114565806B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210170641.6
申请日：2022-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06T7/13
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于表征增强的特征域优化小样本图像转换方法。本发明通过引入直方图均衡算法和Canny算法先验知识，对图像对比度信息和边缘信息进行增强处理，在此基础上通过基于亚像素卷积的通道注意力机制改善网络特征提取能力，进行图像表征增强，解决图像细微特征不突出的问题。本发明提出基于特征域优化算法的转换机制，通过引入对抗思想自适应划分特征域和内容域，利用源域中多类丰富的图像缩小参数空间，噪声策略的添加使得网络不局限于单一样本的生成，减缓模式崩塌问题；根据源域和目标域的特点，构建重建策略，利用弱化后的循环语义一致性完成小样本图像转换任务，并获得视觉效果更好的转换图像。
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公开(公告)号：CN116579918A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310567199.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换方法，包括：构建基线的多尺度图像转换模型，在基线的多尺度图像转换模型中引入注意力机制，构建基于注意力机制的多尺度图像转换模型；基于注意力机制的多尺度图像转换模型，结合风格无关判别器，构建基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换模型；获取水下图像，将水下图像输入基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换模型中，输出转换后的水下图像，完成水下图像的转换。本发明提出的基于风格无关判别器的注意力机制多尺度图像转换方法，能生成细节更丰富的水下图像，具有很好的转换效果。
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