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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119090751B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411586626.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种低光图像增强方法、系统、设备以及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，解决了现有的光照映射技术中图像恢复过程中存在光照分布不均匀和去噪困难的问题。基于低光照图像分别获得低光照图像的低频图像和低光照图像的高频图像；基于低光照图像的低频图像获得增强后的低光照图像的低频图像；基于低光照图像的高频图像获得增强后的低光照图像的高频图像；基于增强后的低光照图像的低频图像和低光照图像的高频图像获得增强后的图像；基于增强后的图像进行设计损失函数，对频率的分解网络模型、低频通路光照调节网络模型和高频通路光照调节网络模型进行训练；低光照图像上述操作，获得最终的增强后的图像。
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公开(公告)号：CN120070867A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510224771.7
申请日：2025-02-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 一种可解释红外图像小目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，现有技术在复杂背景噪声下容易出现检测失败的问题的同时，提高现有的模型实时性以及轻量化。训练集和测试集均包括原始红外图像和与其对应的红外小目标掩码；分解为低秩背景和稀疏目标；更新低秩背景；更新稀疏目标；基于图像重建网络模型进行图像重建，获得重建后的原始红外图像；多次重复上述的操作，构建红外小目标检测网络模型；设计损失函数，利用损失函数对红外小目标检测网络模型进行训练；对于测试集中的原始红外图像和与其对应的红外小目标掩码，基于训练完成的红外小目标检测网络模型，执行上述的操作，获得最终检测的小目标。
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公开(公告)号：CN119090751A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411586626.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种低光图像增强方法、系统、设备以及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，解决了现有的光照映射技术中图像恢复过程中存在光照分布不均匀和去噪困难的问题。基于低光照图像分别获得低光照图像的低频图像和低光照图像的高频图像；基于低光照图像的低频图像获得增强后的低光照图像的低频图像；基于低光照图像的高频图像获得增强后的低光照图像的高频图像；基于增强后的低光照图像的低频图像和低光照图像的高频图像获得增强后的图像；基于增强后的图像进行设计损失函数，对频率的分解网络模型、低频通路光照调节网络模型和高频通路光照调节网络模型进行训练；低光照图像上述操作，获得最终的增强后的图像。
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公开(公告)号：CN119399450B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411975636.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，具体涉及红外图像小目标的检测；解决了现有红外图像小目标检测技术中所存在的检测困难、不够轻量化和实时性不足的问题。所述方法包括以下步骤：所述训练完成的红外小目标检测模型，用于根据输入的原始红外图像，获得最终检测的小目标。所述的红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法，用于对红外图像小目标进行检测。
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公开(公告)号：CN119399450A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411975636.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，具体涉及红外图像小目标的检测；解决了现有红外图像小目标检测技术中所存在的检测困难、不够轻量化和实时性不足的问题。所述方法包括以下步骤：所述训练完成的红外小目标检测模型，用于根据输入的原始红外图像，获得最终检测的小目标。所述的红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法，用于对红外图像小目标进行检测。
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