公开(公告)号：CN115049562A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210782462.8

申请日：2022-07-05

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈炜玲 ,  张江和 ,  林祖鑫 ,  赵铁松 ,  廖弘刚 ,  冯千雪

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明涉及一种基于失真引导的水下图像复原方法，包括：步骤S1:构建水下多类型失真图像数据库；步骤S2:通过水下失真图像数据库中的I和M训练失真检测网络，并预测一张失真图像的掩码图M’；S3：将水下失真图像下采样并进行离散化以降低输入图像的维度空间大小，根据水下失真图像的掩码图M’将水下失真图像的失真像素置0后输入Transformer架构，对输出的概率图进行吉布斯采样，获取复原图像的低分辨率先验图像；S4：采用Encoder‑Decoder结构作为复原网络的主体架构，并在复原网络的编码端构建三个分支的输入；S5：构建DAM失真聚合模块，并利用失真检测网络的中间层信息引导复原网络，最终得到水下失真图像的复原图像。本发明能够有效提高水下失真图像的复原效果。

公开(公告)号：CN113408624A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110689700.6

申请日：2021-06-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈炜玲 ,  林祖鑫 ,  赵铁松 ,  林荣福 ,  徐国镇 ,  魏宏安

IPC: G06K9/62 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的任务导向的图像质量测评方法，包括以下步骤：步骤S1:获取水下鱼类检测数据集，并进行标注及整理，得到鱼类目标检测数据集；步骤S2:基于鱼类目标检测数据集训练yolov4网络模型，得到鱼类检测模型fish‑yolov4；步骤S3:构建水下鱼类检测任务导向的图像质量数据库；步骤S4:基于水下鱼类检测任务导向的图像质量数据库，对鱼类检测模型fish‑yolov4进行迁移学习及微调，得到最终的检测模型。本发明能够有效提高图像质量测评效率，提高测评的可靠性及真实性。

公开(公告)号：CN115049562B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202210782462.8

申请日：2022-07-05

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈炜玲 ,  张江和 ,  林祖鑫 ,  赵铁松 ,  廖弘刚 ,  冯千雪

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明涉及一种基于失真引导的水下图像复原方法，包括：步骤S1:构建水下多类型失真图像数据库；步骤S2:通过水下失真图像数据库中的I和M训练失真检测网络，并预测一张失真图像的掩码图M’；S3：将水下失真图像下采样并进行离散化以降低输入图像的维度空间大小，根据水下失真图像的掩码图M’将水下失真图像的失真像素置0后输入Transformer架构，对输出的概率图进行吉布斯采样，获取复原图像的低分辨率先验图像；S4：采用Encoder‑Decoder结构作为复原网络的主体架构，并在复原网络的编码端构建三个分支的输入；S5：构建DAM失真聚合模块，并利用失真检测网络的中间层信息引导复原网络，最终得到水下失真图像的复原图像。本发明能够有效提高水下失真图像的复原效果。