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公开(公告)号：CN113450273B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110676400.4
申请日：2021-06-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多阶段神经网络的图像去雾方法及系统，该方法包括以下步骤：预处理步骤：对获取的原始有雾图像进行裁剪成预设图像尺寸得到待去雾图像；去雾处理步骤：将待去雾图像输入到多尺度去雾模型中进行去雾处理得到去雾图像，其中多尺度去雾模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，多组数据中的每组数据包括有雾图像和对应的真实无雾图像；多尺度去雾模型设有残差卷积块、注意力卷积块以及特征解码卷积块，注意力卷积块分别与残差卷积块、特征解码卷积块连接。本发明利用特征融合将不同的分辨率的特征进行关联得全局特征，使得网络学习到更准确的特征，从而提高了图像的感知质量和视觉效果。
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公开(公告)号：CN114758293A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210309158.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明为一种基于辅助分支优化和局部密度块增强的深度学习人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取人群图像和预处理训练图像；S2、生成真实密度图，并根据人头坐标标注生成合适的真实分割图；S3、构建人群计数网络模型；S4、训练人群计数网络模型；S5、将人群图像输入到训练好的人群计数网络模型中预测人数。本发明通过利用高斯卷积函数生成真实密度图，根据人头坐标标注生成合适的真实分割图，构建人群计数网络模型并进行训练，充分利用人群图像中的前后景差异，让计算网络更集中于前景人群预测，利用局部密度块信息，对预测差异较大的密度块进行局部增强，利用真实的人数信息，对网络进行强化监督，进一步提高主干网络计数精度。
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公开(公告)号：CN114581304A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210207233.3
申请日：2022-03-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环网络的图像超分辨率和去雾融合方法及系统，该方法步骤为：获取无需配对的低分辨率有雾图像和高分辨率无雾图像；构建无监督循环网络系统；训练该循环网络系统；在循环网络的第一分支，低分辨率有雾图像L输入到第一生成网络GL2H得到估计的高分辨率去雾图像图像又输入到第二生成网络GH2L，得到重建的低分辨率有雾图像～L；在循环网络的第二分支，高分辨率无雾图像H经过类似的估计、重建逆过程。该系统包括图像样本获取模块、循环网络系统构建模块和循环网络系统训练模块，本发明网络采用无监督学习方式，无需配对数据，在对退化的有雾图像进行去雾的同时加入超分辨率重建模块，增强了图像的细节，使还原的图像更加清晰。
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公开(公告)号：CN111062872B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911302745.2
申请日：2019-12-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的图像超分辨率重建方法及系统，该方法的步骤为：将高分辨率图像作为原始图像样本，经图像预处理后得到低分辨率图像；构建超分辨率重建网络模型，将低分辨率图像输入到超分辨率重建网络模型中预训练超分辨率重建网络模型；超分辨率图像与高分辨率图像经过VGG19网络计算得到感知损失函数；超分辨率图像和高分辨率图像进行颜色空间的转换以及边缘提取，经L1损失函数计算得到边缘损失函数；感知损失函数和边缘损失函数按比例结合得到损失函数Ltotal并更新参数，低分辨率图像输入到训练好的超分辨率重建网络模型得到恢复的高分辨率图像。本发明弥补了生成伪造纹理的不足，提高了图像恢复的视觉效果和真实性。
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公开(公告)号：CN114758293B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210309158.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明为一种基于辅助分支优化和局部密度块增强的深度学习人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取人群图像和预处理训练图像；S2、生成真实密度图，并根据人头坐标标注生成合适的真实分割图；S3、构建人群计数网络模型；S4、训练人群计数网络模型；S5、将人群图像输入到训练好的人群计数网络模型中预测人数。本发明通过利用高斯卷积函数生成真实密度图，根据人头坐标标注生成合适的真实分割图，构建人群计数网络模型并进行训练，充分利用人群图像中的前后景差异，让计算网络更集中于前景人群预测，利用局部密度块信息，对预测差异较大的密度块进行局部增强，利用真实的人数信息，对网络进行强化监督，进一步提高主干网络计数精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116703750A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310519184.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法及系统，该方法包括下述步骤：获取有雾图像数据集，对有雾图像数据集进行预处理，将有雾图像数据集划分为浓雾图像数据集和薄雾图像数据集，将薄雾图像数据集作为输入图像数据集；构建复原网络和退化网络；对复原网络和退化网络联合训练，得到训练后的复原网络和退化网络，将待测图像输入至训练后的复原网络，得到去雾结果。本发明通过多阶的卷积模板处理去雾图像和无雾图像，约束去雾图像在对比度和亮度以及边缘信息上与真实无雾图的一致性，将清晰图四分类判别器与复原网络进行对抗训练，让复原网络和退化网络的效果更加显著，提高网络的性能，提升了去雾效果。
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公开(公告)号：CN109919859B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910071668.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种户外场景图像去雾增强方法、计算设备以及计算机可读存储介质，本发明的去雾增强方法对整个图像进行了白色区、天空区以及其他区的三种区域分割，对每个区域分别增强处理，尤其本发明中提出的基于天空占比的自适应Gamma变换，使增强后图像整体色彩更明亮，边缘保持和色彩保真更好。同时，本发明的方法有效抑制了近白色区域和灰白天空区域的光晕和伪影，减少了这些区域的色彩失真，同时由于采用了对比度受限的自适应直方图均衡方法增强天空区域，使户外场景中景深较大的远景细节能得到较好的增强和重现。
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公开(公告)号：CN113240580A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110380519.7
申请日：2021-04-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度知识蒸馏的轻量级图像超分辨率重建方法，该方法步骤包括：教师网络预处理；数据集预处理生成低分辨率图像；将低分辨率图像输入构建的学生网络中，输出学生网络重建的超分辨率图像；将低分辨率图像输入到多个教师网络中用于得到重建的超分辨率图像组；将学生网络重建的超分辨率图与教师网络重建的超分辨率图像组分别进行L1损失和感知损失计算，通过反向传播更新训练得到最终的学生网络模型；将低分辨率图片输入最终的网络模型，输出超分辨率图像。本发明的超分辨率训练方式减少了参数量，获得与成对数据训练出来的全监督教师网络可比的指标和视觉效果，同时模型大小得到了有效减少，与传统训练方式相比有明显提升。
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公开(公告)号：CN112861718A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110170991.8
申请日：2021-02-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级特征融合人群计数方法及系统，该方法步骤包括：根据数据集图片及对应每张图片标注，生成用于监督网络学习的真实密度图；将待计数的人群图片输入到LightCount网络中，LightCount网络包括多列并行卷积网络结构和单列深度卷积结构，多列并行卷积网络结构提取不同人头大小的特征，单列深度卷积结构提取图片信息，最终卷积操作得到预测密度图；将预测密度图与真实密度图进行欧氏距离比较，通过反向传播更新网络参数，训练得到最终的网络模型；将人群图片输入到最终的网络模型中，输出人群密度图，对人群密度图进行积分，得到最终预测的人群总数。本发明能减少网络参数量和计算时间，提高网络的计数准确性。
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公开(公告)号：CN109919859A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910071668.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种户外场景图像去雾增强方法、计算设备以及计算机可读存储介质，本发明的去雾增强方法对整个图像进行了白色区、天空区以及其他区的三种区域分割，对每个区域分别增强处理，尤其本发明中提出的基于天空占比的自适应Gamma变换，使增强后图像整体色彩更明亮，边缘保持和色彩保真更好。同时，本发明的方法有效抑制了近白色区域和灰白天空区域的光晕和伪影，减少了这些区域的色彩失真，同时由于采用了对比度受限的自适应直方图均衡方法增强天空区域，使户外场景中景深较大的远景细节能得到较好的增强和重现。
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