公开(公告)号：CN116228595A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310404371.5

申请日：2023-04-17

Applicant: 长春理工大学

Inventor： 白昱 ,  李松 ,  胡奇 ,  张英洁 ,  韦宇宁 ,  王哲 ,  耿辉 ,  王娇

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex‑Net和小波变换融合的低照度图像增强方法，包括如下步骤：S1：分解网络将输入图像分解为光照分量和反射分量；S2：对反射分量进行去噪；S3：增强网络对光照分量进行增强；S4：用处理后的光照分量和反射率分量得到粗增强图像；S5：对输入的低照度图像进行自适应调整；S6：采用小波变换图像融合技术，将粗增强图像与低照度图像进行融合，获得融合图像。本发明通过加入色调自适应拉伸、小波变换融合等方法，有效解决了Retinex‑Net在处理部分图像时容易出现过度增强、颜色失真的问题，并且融合图像保留了更多的边缘、纹理等细节。

公开(公告)号：CN117496104A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311506573.7

申请日：2023-11-13

Applicant: 长春理工大学

Inventor： 李松 ,  白昱 ,  胡奇

IPC: G06T19/20 ,  G06T9/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的点云补全方法，包括如下步骤：S1：获取真实点云并制作相对应的残缺点云；S2：将残缺点云数据输入点特征提取子网，获取点特征；S3：将残缺点云数据输入结构特征提取子网，获取结构特征；S4：将点特征和结构特征一并输入特征融合子网，得到融合特征；S5：将融合特征输入点云解码器得到粗糙补全点云；S6：将残缺点云与粗糙补全点云合并，并均匀采样得到补全点云。本发明通过融合点特征和结构特征以及引入均匀采样的方法，在恢复点云的整体形状时能够尽可能地还原出点云的局部细节，同时也能保证点分布的均匀性。