-
公开(公告)号：CN118657669A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410759156.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及红外图像与可见光图像融合方法、系统、计算设备及介质。方法包括：将第一红外图像转换为有色彩信息的第一伪可见光图像，以及将与所述第一红外图像配准的第一可见光图像转换为有可见光细节纹理信息的第一伪红外图像；提取所述第一红外图像的第一Y通道；提取所述第一伪红外图像的第二Y通道；提取所述第一伪可见光图像的CrCb通道；将所述第一Y通道和所述第二Y通道进行融合以获得目标Y通道，将所述目标Y通道和所述CrCb通道重组获得目标YCrCb色彩模型，并将所述目标YCrCb色彩模型映射为对应的RGB色彩模型，以获得融合后的目标图像。该方法实现了对第一红外图像和第一可见光图像细节纹理信息的融合，具有较好的成像质量。
-
公开(公告)号：CN114972146A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210603129.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗式双通道权重分配的图像融合方法及装置，其方法包括：构建初始图像融合模型，包括生成器模块和孪生鉴别器模块，生成器模块包括伪孪生特征提取模块和特征融合模块；获取红外图像样本和可见光图像样本，并基于伪孪生特征提取模块获得红外特征图和可见光特征图；基于特征融合模块生成融合特征图；基于孪生鉴别模块分别获得融合特征图与红外图像样本的第一相似度及与可见光图像样本的第二相似度；对初始图像融合模型进行训练，获得目标图像融合模型；基于目标图像融合模型对待融合红外图像和待融合可见光图像进行融合，获得目标融合图像。本发明可获得具有清晰目标和丰富细节纹理的目标融合图像。
-
公开(公告)号：CN118941483B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202410911635.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法，包括：将预设的训练图像缩放，对其三色通道计算得到色彩校正因子，将缩放后的训练图像及其色彩校正因子输入增强曲线估计网络，得到增强曲线的参数矩阵，得到每次迭代时相应的增强曲线，通过色彩校正因子对增强曲线进行修正，对缩放后的训练图像通过修正后的增强曲线迭代，得到初步的增强结果；对增强曲线的参数矩阵和初步的增强结果分别计算无参考损失；计算预设的测试图像的色彩校正因子，得到最终的增强图像。本发明通过跳跃连接和注意力机制自适应选择和学习特征能力，利用低光图像中色彩先验信息对增强曲线进行校正，防止增强过程中的颜色失真，并提升整体色彩对比度。
-
公开(公告)号：CN118941483A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410911635.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法，包括：将预设的训练图像缩放，对其三色通道计算得到色彩校正因子，将缩放后的训练图像及其色彩校正因子输入增强曲线估计网络，得到增强曲线的参数矩阵，得到每次迭代时相应的增强曲线，通过色彩校正因子对增强曲线进行修正，对缩放后的训练图像通过修正后的增强曲线迭代，得到初步的增强结果；对增强曲线的参数矩阵和初步的增强结果分别计算无参考损失；计算预设的测试图像的色彩校正因子，得到最终的增强图像。本发明通过跳跃连接和注意力机制自适应选择和学习特征能力，利用低光图像中色彩先验信息对增强曲线进行校正，防止增强过程中的颜色失真，并提升整体色彩对比度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109183089A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810961349.X
申请日：2018-08-22
Applicant: 武汉奥克特种化学有限公司 , 武汉工程大学
IPC: C25D3/16
Abstract: 本发明公开了一种丙炔醇乙氧基化合物的一步制备方法及其应用，所述丙炔醇乙氧基化合物通过丙炔醇与环氧乙烷合成得到。具体为：将丙炔醇和季铵碱类催化剂加入反应釜中，进行多次氮气置换和抽真空，然后通入环氧乙烷，控制反应温度为82～88℃，反应压力为0.3MPa～0.5MPa，最后对产物进行后处理老化，维持上述反应釜温度，直至反应釜压力不再下降，降至60℃后用冰醋酸中和并脱低沸。该一步法制备的丙炔醇乙氧基化合物具有转化率高、炔键保留率高、颜色浅等诸多优点，可以替代原有需要蒸馏提纯的方式，大大降低废弃物的量，相比之前的制备方法更加绿色环保。将所述丙炔醇乙氧基化合物应用于电镀镍工艺中，所得到的镀层饱满，基本无漏镀。
-
公开(公告)号：CN118657669B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410759156.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/50
Abstract: 本发明涉及红外图像与可见光图像融合方法、系统、计算设备及介质。方法包括：将第一红外图像转换为有色彩信息的第一伪可见光图像，以及将与所述第一红外图像配准的第一可见光图像转换为有可见光细节纹理信息的第一伪红外图像；提取所述第一红外图像的第一Y通道；提取所述第一伪红外图像的第二Y通道；提取所述第一伪可见光图像的CrCb通道；将所述第一Y通道和所述第二Y通道进行融合以获得目标Y通道，将所述目标Y通道和所述CrCb通道重组获得目标YCrCb色彩模型，并将所述目标YCrCb色彩模型映射为对应的RGB色彩模型，以获得融合后的目标图像。该方法实现了对第一红外图像和第一可见光图像细节纹理信息的融合，具有较好的成像质量。
-
公开(公告)号：CN117808691B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311705681.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差异显著性聚合和联合梯度约束的图像融合方法，包括以下步骤：将红外和可见光两类源图像输入到融合网络中，通过区域聚合策略整合得到差异联合显著性图；将生成的差异联合显著性图和两类源图像一起输入到特征融合子网络中，通过卷积对特征进行重建得到初步融合图像；通过融合网络中的双通道梯度聚合模块构建包含源图像互补性纹理信息的联合梯度图；在融合网络的生成器中，分别计算初步融合图像与红外和可见光两类源图像之间的内容损失；在融合网络的判别器中，计算联合梯度图与初步融合图像的梯度图之间的对抗性损失；将内容损失和对抗性损失一起用于训练融合网络，生成最终的融合图像。本发明实现了红外和可见光图像融合。
-
公开(公告)号：CN114972146B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210603129.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗式双通道权重分配的图像融合方法及装置，其方法包括：构建初始图像融合模型，包括生成器模块和孪生鉴别器模块，生成器模块包括伪孪生特征提取模块和特征融合模块；获取红外图像样本和可见光图像样本，并基于伪孪生特征提取模块获得红外特征图和可见光特征图；基于特征融合模块生成融合特征图；基于孪生鉴别模块分别获得融合特征图与红外图像样本的第一相似度及与可见光图像样本的第二相似度；对初始图像融合模型进行训练，获得目标图像融合模型；基于目标图像融合模型对待融合红外图像和待融合可见光图像进行融合，获得目标融合图像。本发明可获得具有清晰目标和丰富细节纹理的目标融合图像。
-
公开(公告)号：CN117808691A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311705681.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差异显著性聚合和联合梯度约束的图像融合方法，包括以下步骤：将红外和可见光两类源图像输入到融合网络中，通过区域聚合策略整合得到差异联合显著性图；将生成的差异联合显著性图和两类源图像一起输入到特征融合子网络中，通过卷积对特征进行重建得到初步融合图像；通过融合网络中的双通道梯度聚合模块构建包含源图像互补性纹理信息的联合梯度图；在融合网络的生成器中，分别计算初步融合图像与红外和可见光两类源图像之间的内容损失；在融合网络的判别器中，计算联合梯度图与初步融合图像的梯度图之间的对抗性损失；将内容损失和对抗性损失一起用于训练融合网络，生成最终的融合图像。本发明实现了红外和可见光图像融合。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.021 seconds)
