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公开(公告)号：CN119904398A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510089673.7
申请日：2025-01-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T5/90
Abstract: 本发明涉及一种基于分段颜色平衡和多尺度增强融合的水下图像增强方法，包括：计算每个颜色通道的灰度平均值，选择参考通道；得到校正后的第一通道和校正后的第一通道；将V通道分解为原始基础层和三个尺度细节层；得到增强细节层；生成最终的增强结果。本发明设计了增益因子来补偿其他通道的信息损失，通过考虑不同颜色通道的衰减特性来降低颜色平衡图像的颜色损失，从而满足灰色世界假设；有助于提高传输估计，以获得更好的细节增强和颜色保存；无需计算暗通道即可估计传输，可以减少晕伪影和计算复杂度；在多尺度融合中嵌入了细节金字塔，以补偿水下图像曝光不足或过度曝光区域的细节损失；本发明的对比度和细节恢复是在不同的尺度上实现的。
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公开(公告)号：CN119741245A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510236893.8
申请日：2025-02-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应滤波的图像增强算法，属于图像增强技术领域。本发明包括以下步骤：首先，通过分析图像r、g和b通道的像素值，评估低质量图像各通道的衰减程度，并设计自适应调整系数以平衡色差，获得颜色校正后的图像。接着，引入后向散射光估计方法，评估颜色校正图像中的散射分布。最后，结合暗通道先验理论推算透射率，并利用大气散射模型将后向散射光与透射率相结合，生成对比度和细节丰富的最终增强图像。该方法有效改善了图像的视觉质量，在去雾、增强细节和保持颜色一致性方面具有显著效果。
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公开(公告)号：CN119107269A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411192906.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应亮度改进和局部图像去散射的水下图像复原方法，包括：获取原始水下图像；构建原始水下图像从水面到场景的衰减模型和亮度矫正矩阵；根据衰减模型和亮度矫正矩阵定义亮度补偿函数，将亮度补偿函数分解为多个子问题，使用交替方向乘子法求解所述子问题，得到亮度补偿对应的值，得到亮度补偿后的水下图像；基于DCP算法获取R,G,B三个通道的介质透射率和水下环境光，对亮度补偿后的水下图像进行处理，得到恢复后的图像；本方法关注了水下图像的亮度退化问题，使水下图像更接近真实环境光下的图像，在处理不同水下图像的模糊对比度和低亮度方面取得了更好的平衡；无需对参数进行任何微调，可以很好地复原水下图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119067885A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411211366.3
申请日：2024-08-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV色彩空间双通道的图像去雾方法，包括：获取原始含雾图像，转到HSV空间，得到饱和度图像和亮度图像；对饱和度图像的像素值从小到大排序，选择前n％像素的坐标，在亮度图像中找到对应坐标中最大像素的坐标；在原始含雾图像中找到对应最大像素的坐标，得到像素值作为大气光估计值；使用S通道和V通道的像素值构造平衡系数补偿饱和度，再对透射率进行补偿；根据大气光估计值、透射率和大气散射模型对原始含雾图像进行处理，得到去雾后的图像，本发明选取低饱和度高亮度的像素作为最终的大气光具有较好的去雾效果；补偿饱和度再通过补偿后的饱和度估计透射率，基于像素估计，减少了块效应的同时提高了去雾速度，提高去雾质量。
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公开(公告)号：CN117196989A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311209593.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种水下图像颜色、细节以及对比度增强方法，包括计算水下图像在R、G、B三个通道的平均值，将平均值最大所对应的通道作为参考通道并对剩余的两个通道进行补偿，对三个通道进行合成得到色彩校正后的图像，通过基于加权最小二乘的滤波器，将色彩校正后的图像的Lab色彩空间的L通道划分为基础层和两个残差细节层；分别对两个残差细节层进行梯度域恢复处理，对基础层进行去除背散射光处理，将基础层与梯度域恢复处理后的两个残差细节层进行融合得到细节增强后的图像，基于伽马函数对细节增强后的图像进行处理后转化为RGB色彩空间并得到输出图像。本发明对各种水下图像均有较好的恢复效果、对沙尘暴和雾天图像复原具有良好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116563313B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310843999.5
申请日：2023-07-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及基于门控融合注意力的遥感影像大豆种植区域分割方法，与现有技术相比解决了难以准确针对大豆种植区域进行分割的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像的获取与预处理；构建大豆种植区域分割模型；大豆种植区域分割模型的训练；待分割遥感影像的获取；遥感影像大豆种植区域分割结果的获得。本发明在检测大豆种植区时，可以提升融合特征的判别性，提高语义分割效果，有利于大豆种植区提取任务。
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公开(公告)号：CN116563313A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310843999.5
申请日：2023-07-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及基于门控融合注意力的遥感影像大豆种植区域分割方法，与现有技术相比解决了难以准确针对大豆种植区域进行分割的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像的获取与预处理；构建大豆种植区域分割模型；大豆种植区域分割模型的训练；待分割遥感影像的获取；遥感影像大豆种植区域分割结果的获得。本发明在检测大豆种植区时，可以提升融合特征的判别性，提高语义分割效果，有利于大豆种植区提取任务。
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公开(公告)号：CN116824394A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310822034.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/20 , G06V10/28 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种用于分割算法的Sentinel‑2卫星影像数据集制作方法，与现有技术相比解决了难以针对卫星影像进行集中处理的缺陷。本发明包括以下步骤：Sentinel影像的获取及预处理；对预处理后的影像分辨率进行归一化处理；图像色彩处理；光学图像数据集的生成；获取CDL图像；提取大豆类种植区图像并进行二值化处理；数据集标签图像的生成。本发明通过对卫星影像进行归一化、色彩处理、图像裁剪，最后形成具有特征明显的大豆种植区数据集。
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