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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114037866B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111295572.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于可辨伪特征合成的广义零样本图像分类方法，包括如下步骤：构建端到端神经网络模型；用可见类图像对模型进行预训练，使得在潜在空间中的同类潜在特征与它们的语义属性之间距离最小，得到可见类的可辨潜在特征；对每个未见类，选取与其符合相似性判定要求的可见类的语义属性构造属性变换矩阵，并用于优化非负合成向量；利用非负合成向量结合被选中的可见类的潜在特征，以及未见类的语义属性，合成未见类的伪特征；对合成的未见类伪特征进行过滤并剔除伪特征中的离群值，得到可辨伪特征；用可辨伪特征与可见类图像训练整个网络。本发明能够同时对可见类别和未见类别的图像进行高精度分类。
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公开(公告)号：CN116777773A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310675798.9
申请日：2023-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种使用曲线迭代估计进行水下实时图像增强的方法，涉及水下图像增强技术领域，该方法包括如下步骤：使用迭代曲线来模拟原始图像与增强后图像之间的映射关系，并获取迭代曲线的曲线参数；通过训练好的曲线参数估计网络对迭代曲线的曲线参数进行估计；在原始图像上分颜色通道迭代应用所估计的曲线参数，得到最终的水下增强图像；该方法可以减小模型参数量级，在提升增强效果的同时降低运行时间，实现实时增强。
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公开(公告)号：CN114037866A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111295572.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于可辨伪特征合成的广义零样本图像分类方法，包括如下步骤：构建端到端神经网络模型；用可见类图像对模型进行预训练，使得在潜在空间中的同类潜在特征与它们的语义属性之间距离最小，得到可见类的可辨潜在特征；对每个未见类，选取与其符合相似性判定要求的可见类的语义属性构造属性变换矩阵，并用于优化非负合成向量；利用非负合成向量结合被选中的可见类的潜在特征，以及未见类的语义属性，合成未见类的伪特征；对合成的未见类伪特征进行过滤并剔除伪特征中的离群值，得到可辨伪特征；用可辨伪特征与可见类图像训练整个网络。本发明能够同时对可见类别和未见类别的图像进行高精度分类。
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公开(公告)号：CN114119437B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111328375.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GMS的用于改善运动物体畸变的图像拼接方法，步骤包括：在待拼接图像中提取大量且分布均匀的粗匹配点，然后对图像划分网格，对粗匹配点进行筛选，去除粗匹配点中匹配错误的点，得到精匹配点；从每个网格中的精匹配点里随机均匀挑选一部分，得到初始匹配点群，计算其变换矩阵，再利用该矩阵去除精匹配点中运动物体上的匹配点，得到可用于图像拼接的匹配点；通过所得到的匹配点计算两幅图像之间的单应性矩阵进行图像坐标变换。对变换后待拼接的图像做差，得到差值图，对差值图做阈值分割，得到两幅图像之间差值明显的区域。通过计算差值图的能量函数自适应确定图像的融合区域，最后采用渐入渐出法进行融合。
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公开(公告)号：CN114119437A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111328375.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GMS的用于改善运动物体畸变的图像拼接方法，步骤包括：在待拼接图像中提取大量且分布均匀的粗匹配点，然后对图像划分网格，对粗匹配点进行筛选，去除粗匹配点中匹配错误的点，得到精匹配点；从每个网格中的精匹配点里随机均匀挑选一部分，得到初始匹配点群，计算其变换矩阵，再利用该矩阵去除精匹配点中运动物体上的匹配点，得到可用于图像拼接的匹配点；通过所得到的匹配点计算两幅图像之间的单应性矩阵进行图像坐标变换。对变换后待拼接的图像做差，得到差值图，对差值图做阈值分割，得到两幅图像之间差值明显的区域。通过计算差值图的能量函数自适应确定图像的融合区域，最后采用渐入渐出法进行融合。
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