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公开(公告)号：CN110288536A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910405130.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进双边滤波的井下图像处理方法，本发明采用改进双边滤波估计光照图像，用Otsu阈值分割法得到反射图像阈值，用双边滤波对亮暗区域进行不同程度的去噪处理，采用分段性线性变换增强和抑制明暗区域，提升图像对比度。实验结果表明，本发明能有效增强煤矿井下低照度图像的亮度和对比度保证井下暗区域细节的同时有效地去除了噪音。避免了传统方法的光晕和泛灰现象和噪声放大的问题。
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公开(公告)号：CN108287914A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810132772.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的果树病害识别与防治方法，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取图片数据集并构建系统图片知识库；构建果树病害的系统文本知识库；对果树病害进行图片采集；提取图片的纹理特征，将采集的图片数据与系统图片知识库进行匹配；输出图片匹配结果，返回给用户解决方法。本发明提供的一种基于卷积神经网络的果树病害识别与防治方法，通过深度学习方式，利用大量果树病害的图片形成的系统图片知识库，与用户采集到的果树病害图片进行匹配、分类，并结合构建的果树病害系统文本数据库，返回给用户该类疾病的解决方法，不仅能为用户在解决果树疾病预防、治疗、防御上提供方便，也能为农科所的工作人员减轻工作负担。
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公开(公告)号：CN119027919A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410957858.0
申请日：2024-07-17
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的神经网络模型的疲劳驾驶检测方法，包括，采集带有驾驶员面部图像的图片；将图像输入到计算模型，该计算模型基于YOLOV8模型搭建；计算模型对图像进行预处理，首先，生成统一图像尺寸640*640；然后，对图像进行色彩通道转换将图像格式转换为RGB格式；对图像归一化处理，将图像像素从[0,255]范围缩放到[0,1]；将预处理后的图像输入对计算模型，提取图像的基本特征；使用特征金字塔网络和路径聚合网络对不同尺度的特征图进行融合，得到三个特征图；对三个特征图进行处理，生成检测结果，得到每个候选框的类别和边界框位置。本发明利用神经网络模型实现疲劳驾驶检测，该检测方法对现有的运算模型进行了轻量化改造，使其需要的硬件资源更少，从而在应用于低配终端时，能获得更好的检测效率。
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公开(公告)号：CN118780999A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410767731.2
申请日：2024-06-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及水下图像处理技术领域，特别是涉及一种基于U‑Net架构的水下图像增强算法，包括如下步骤：将原始图像输入水下图像退化模块，得到场景照度、原始图像透射图和全局背景光，将其融合生成再退化图像；将原始图像和再退化图像输入数据驱动优化模块，抽象特征生成若干特征图，并通过通道注意机力机制得到通道注意力图；将通道注意力图像输入大气光优化模块，将现有的空间特征转换为频域，再重新配置回原始的空间域，通过组合损失函数计算增强图像和原始图像对应的每个像素之间的损失，不断进行模型训练；本方法实现了对由于图像的不同局部传输而引起的图像质量下降的不均匀性的改善，能够在频域内恢复水下大气光引起的全局色偏效应。
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公开(公告)号：CN118552746A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410723687.5
申请日：2024-06-05
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及边缘检测技术领域，特别是涉及一种基于Canny算法的图像边缘检测方法，步骤包括：灰度化处理图像，对灰度图像进行平滑处理，计算图像梯度，非极大值抑制，通过引入改进的灰狼优化算法求得图像最佳阈值，改进的灰狼优化算法即在原灰狼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应权重策略，对于梯度强度大于最佳阈值范围中高阈值的点，将其确定为强边缘点；对于梯度强度小于最佳阈值范围中低阈值的点，则被排除；本申请通过引入LPG‑PCA图像去噪算法代替传统高斯滤波进行图像平滑和去噪，同时，通过引入非线性收敛因子和自适应权重策略改进灰狼优化算法，用改进的灰狼优化算法自动选取图像最佳阈值，能够更快速、更清晰、准确地提取图像的边缘信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114155163A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111352436.3
申请日：2021-11-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种结合通道补偿与瑞利分布的水下图像增强算法，其首先，利用方差判断图像光源是否损失严重，对损失严重得到通道进行补偿。其次，将三通道的像素利用灰度世界理论的均值方差公式进行拉伸。再次，利用快速导向滤波进行去噪。然后，利用瑞利分布函数调整图像像素分布。最后，将图像转换为HSV空间对S和V通道的元素进行拉伸，转换为原空间的图像即为最终图像。本发明该算法可以水下光源损失、水下背光等环境恶劣图像进行能量补偿操作，利用快速导向滤波与瑞利分布函数将图像重构为高质量图像。
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公开(公告)号：CN113628149A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110992122.3
申请日：2021-08-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应Retinex和小波融合的图像增强算法；首先，用本文的自适应Retinex算法对图片进行光照估计，对反射分量增强来得到自适应图像；再次，在得到自适应图像的基础上分别在频率域和空间域进行锐化，即将自适应图像分别进行高斯高通滤波锐化和一种改进的空间算子进行锐化，得到频率域锐化图像和空间域锐化图像；最后，将自适应图像和频率域增强图像以及空间域锐化图像用小波变换分为高频与低频分别执行加权融合得到最终图像。本发明对实际应用中常见的光照不均匀的图像、低照度图像均取得了较好的增强效果，可以适用于更多场合。
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公开(公告)号：CN110728873A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911047467.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像处理的垃圾分类模拟训练系统，包括用户显示模块，随机抽选垃圾的图像，并将抽选出的垃圾的图像显示在用户终端上；用户监控模块，用于实时监控用户在用户终端上的操作；垃圾判断模块，将用户监控模块中的到的垃圾分类的种类的垃圾筒的图像的种类与用户显示模块中抽选出垃圾的图像所对应的对应垃圾分类的种类进行对比，用户提示模块，在垃圾判断模块发出提示语音的时候，在用户终端显示用户显示模块中抽选出垃圾信息。本发明通过随机提供不同特点的垃圾，让用户对垃圾进行分类，同时，向用户提供不同的垃圾的特点，供用户进行学习，通过反复的进行该操作，使得用户对垃圾的分类有明确的认识。
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公开(公告)号：CN113850744A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111280486.5
申请日：2021-10-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应Retinex和小波融合的图像增强算法；首先，用本文的自适应Retinex算法对图片进行光照估计，对反射分量增强来得到自适应图像；再次，在得到自适应图像的基础上分别在频率域和空间域进行锐化，即将自适应图像分别进行高斯高通滤波锐化和一种改进的空间算子进行锐化，得到频率域锐化图像和空间域锐化图像；最后，将自适应图像和频率域增强图像以及空间域锐化图像用小波变换分为高频与低频分别执行加权融合得到最终图像。本发明对实际应用中常见的光照不均匀的图像、低照度图像均取得了较好的增强效果，可以适用于更多场合。
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公开(公告)号：CN113313639A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110235832.1
申请日：2021-03-03
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Retinex多层次分解的图像增强方法，将输入的原始图像从RGB颜色空间转换至HSI颜色空间，提取亮度分量I对其进行处理；基于回转对称双边滤波的图像多层次分解算法对亮度分量I进行多层次分解，获取表征图像不同尺度信息的照度分量和反射分量；对各个层次的图像反射分量进行增强处理以提升其细节表达能力，从而获取增强后的反射分量；对底层分解后的图像照度分量进行增强处理以提升照度分布，从而获取增强后的照度分量；融合增强后的反射分量和照度分量，得到增强的亮度通道图；对增强后的图像进行颜色恢复调整，进而得到最终增强图像。
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