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公开(公告)号：CN119942203A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510030168.5
申请日：2025-01-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术以及图像模式分类领域，具体提供了一种基于多尺度基本信念分配否定的模式分类方法，包括通过特征金字塔网络将预处理后的图像分成不同尺度的特征图；对特征图进行卷积并输出全连接层特征的总特征图；对总特征图中不同尺度特征计算不同的距离，加入点双序列相关系数与隶属度计算基本信念分配值；对基本信念分配值横向拼接成每个类的基本信念分配图；定义基本信念分配的否定，将基本信念分配图上的所有基本信念分配用否定的形式表达，并计算质量函数对应模型的准确度；计算基本信念分配的质量函数对应权重的否定；基于质量函数对应权重的否定与基本信念分配的否定计算输出类别，实现对图像类别的高效识别，提高识别的准确度。
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公开(公告)号：CN111757112A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010590673.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 重庆大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/19 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于恰可察觉失真的HEVC感知码率控制方法，包括：像素的帧级码率控制、CTU级码率分配和JND模型更新参数，首先为像素相应的编码单元确定JND因子，用作CTU级码率分配的权重，然后根据JND因子确定最优拉格朗日因子 最后更新模型参数。本发明首先使用平均像素级JND权重的近似值作为编码单元的JND因子，用作码率分配的权重。其次，基于JND因子进行率失真(R-D)建模。最后，将所提出的R-D模型集成到现有的HEVC码率控制框架中以提高编码效率，显着地提高主观编码质量和码率准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097212B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311559706.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层内‑层间融合的小目标检测方法及相关产品，属于图像处理技术领域。其方法包括，多种小目标的自然图像，对所述自然图像中的小目标进行类别和位置标记，构建小目标数据集；构建目标检测网络模型对小目标数据进行特征提取，获取多组多尺度特征图；采用基于层内‑层间融合的特征融合方法，对提取出的多尺度特征图进行融合，得到层内‑层间融合特征图；利用增强后的层内‑层间融合特征图进行预测并对预存结构进行评估得到训练好的目标检测网络模型并对待检测图像进行目标预测。本发明不仅能解决传统层间融合方法无法学习小目标精细的局部表示的问题，还能改善基于IoU的度量方法所出现的检测小目标位置不稳定的情况。
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公开(公告)号：CN111757112B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010590673.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 重庆大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/19 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于恰可察觉失真的HEVC感知码率控制方法，包括：像素的帧级码率控制、CTU级码率分配和JND模型更新参数，首先为像素相应的编码单元确定JND因子，用作CTU级码率分配的权重，然后根据JND因子确定最优拉格朗日因子最后更新模型参数。本发明首先使用平均像素级JND权重的近似值作为编码单元的JND因子，用作码率分配的权重。其次，基于JND因子进行率失真(R‑D)建模。最后，将所提出的R‑D模型集成到现有的HEVC码率控制框架中以提高编码效率，显着地提高主观编码质量和码率准确性。
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公开(公告)号：CN119850593A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510050954.1
申请日：2025-01-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体提供了一种基于小波变换及Hausdorff距离的全参考图像质量评价方法，包括：结合频域变化技术和深度学习，实现了对图像质量的高效评价；通过小波变换来提取感知相关特征，捕获多尺度感知信息并模仿人类视觉系统如何在空间和频率域中分析各种尺度和方向的视觉信息。其次，基于Hausdorff距离的分布相似性测量模块可以更好的评估参考图像与失真图像的特征分布之间的差异。所提出的方法能够准确的捕获感知质量差异，而不需要训练数据或主观质量分数，大量实验表明该方法性能优越，突出了其与人类视觉系统感知紧密相关的能力。
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公开(公告)号：CN118097212A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311559706.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层内‑层间融合的小目标检测方法及相关产品，属于图像处理技术领域。其方法包括，多种小目标的自然图像，对所述自然图像中的小目标进行类别和位置标记，构建小目标数据集；构建目标检测网络模型对小目标数据进行特征提取，获取多组多尺度特征图；采用基于层内‑层间融合的特征融合方法，对提取出的多尺度特征图进行融合，得到层内‑层间融合特征图；利用增强后的层内‑层间融合特征图进行预测并对预存结构进行评估得到训练好的目标检测网络模型并对待检测图像进行目标预测。本发明不仅能解决传统层间融合方法无法学习小目标精细的局部表示的问题，还能改善基于IoU的度量方法所出现的检测小目标位置不稳定的情况。
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公开(公告)号：CN119850553A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411923237.7
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/42 , G06N3/0499 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征提取与对比学习的水下图像质量评价方法，属于水下图像处理领域。该方法通过双尺度输入和随机裁剪技术，对水下图像进行多层次、多角度的特征提取，综合考虑颜色信息、清晰度以及对比度等多维退化特征对图像质量的影响，利用对比学习框架训练特征提取器，生成细粒度的图像特征。通过引入对比损失和回归损失，结合全局特征和局部特征的加权融合，优化水下图像质量评估的准确性。在评估过程中，采用了基于温度缩放的交叉熵损失函数和注意力特征融合模块，增强了模型的鲁棒性和细节捕捉能力，从而实现更准确的水下图像质量评分。该方法能够有效处理水下图像的复杂退化类型，提供符合实际感知的质量评估结果。
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