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公开(公告)号：CN115018717B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210161735.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种改进Retinex‑Net低照度及暗视觉图像增强方法；该方法包括：获取低照度或暗视觉图像并对其进行预处理；将预处理后的图像送入改进分解网络中，得到反射图和光照图；将反射图和光照图输入到改进光照图调整网络中，得到调整后的光照图；将调整后光照图复制两份并与原光照图进行拼接，得到拼接后的光照图；将反射图送入反射图去噪网络中，得到噪声图；将噪声图复制两份并与原噪声图进行拼接，根据反射图和拼接后的噪声图得到去噪反射图；根据去噪反射图和拼接后的光照图得到增强图像；本发明得到图像噪声更少、细节更加丰富且更符合人眼视觉效果，同时在客观评价指标上也表现更好。
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公开(公告)号：CN116229236A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310222513.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO v5模型的结核杆菌检测方法，包括：将痰液样本中的结核杆菌图像输入到训练好的改进YOLOv5模型中；通过Backbone骨干网络中获取深层特征信息，得到不同深度的特征图；通过FPNs网络中进行上采样和特征融合后获得不同尺度的张量数据；不同尺度的张量数据通过Head头部分别预测目标的分类和预测框，得到检测结果。本发明通过使用改进的YOLOv5算法检测结核杆菌，较现有的SSD、Faster R‑CNN算法有着更好的检测效果，能够在实际的痰液样本检测过程中精确识别出结核杆菌，提高了医学领域对结核杆菌检测的效率，为疾病诊断提供重要帮助。
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公开(公告)号：CN116128898A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310128980.2
申请日：2023-02-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Transformer双分支模型的皮肤病变图像分割方法；该方法构建并训练Transformer双分支模型，将待处理图像输入到训练好的Transformer双分支模型中得到分割结果；所述Transformer双分支模型包括主分支网络、辅助分支网络和信息聚合模块；本发明提出了一种新的皮肤病变图像分割方法，解决了传统深度学习方法提取全局上下文信息的不足，利用高效的多尺度视觉Transformer作为编码器，从而提取更强大且更好鲁棒性的特征，同时引入低级特征模块和高级特征融合模块，有效地提升网络的特征学习能力和分割性能。
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公开(公告)号：CN115018717A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210161735.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种改进Retinex‑Net低照度及暗视觉图像增强方法；该方法包括：获取低照度或暗视觉图像并对其进行预处理；将预处理后的图像送入改进分解网络中，得到反射图和光照图；将反射图和光照图输入到改进光照图调整网络中，得到调整后的光照图；将调整后光照图复制两份并与原光照图进行拼接，得到拼接后的光照图；将反射图送入反射图去噪网络中，得到噪声图；将噪声图复制两份并与原噪声图进行拼接，根据反射图和拼接后的噪声图得到去噪反射图；根据去噪反射图和拼接后的光照图得到增强图像；本发明得到图像噪声更少、细节更加丰富且更符合人眼视觉效果，同时在客观评价指标上也表现更好。
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