公开(公告)号：CN114897789A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210394557.2

申请日：2022-04-14

申请人： 安徽工业大学

发明人： 张学锋 ,  周思雨 ,  储岳中 ,  汤亚玲 ,  申元霞 ,  汪康 ,  祝忠阳

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法及系统，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：通过图像采集装置采集烧结矿的图像；2)对烧结矿图像进行预处理；3)利用传统图像分割算法分割烧结矿图像；4)利用传统分割得到的分割图像作为部分标签数据，通过改进的UNet网络对烧结矿图像进行语义分割；5)对得到的分割图像进行烧结矿粒度检测。本发明以图像分割技术为根本，结合传统的图像分割算法和运用卷积神经网络的语义分割算法，更加准确的对烧结矿图像进行分割，使烧结矿粒度检测的准确率得到提升。

公开(公告)号：CN117745541A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311724035.5

申请日：2023-12-14

申请人： 安徽工业大学

发明人： 储岳中 ,  汪康 ,  张学锋

IPC分类号： G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06T5/50

摘要： 本发明公开了一种基于轻量级混合注意力网络的图像超分辨率重建方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。本发明包括：1、获取原始高分辨率图像，对高分辨率图像进行下采样，得到对应的低分辨率图像，组成训练数据集；2、对训练数据集进行数据扩张；3、构建轻量级混合注意力网络，该网络包括浅层特征提取网络、N个轻量级混合注意力块和上采样模块；4、训练轻量级混合注意力网络；5、将需要超分的图片输入到超分辨率重建网络模型中，得到对应的高分辨率图像。本发明能够全面捕捉图像中不同尺度的细节和结构信息，同时能够有效地考虑更广泛的上下文信息，而且减少了计算量。

公开(公告)号：CN114897789B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202210394557.2

申请日：2022-04-14

申请人： 安徽工业大学

发明人： 张学锋 ,  周思雨 ,  储岳中 ,  汤亚玲 ,  申元霞 ,  汪康 ,  祝忠阳

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法及系统，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：通过图像采集装置采集烧结矿的图像；2)对烧结矿图像进行预处理；3)利用传统图像分割算法分割烧结矿图像；4)利用传统分割得到的分割图像作为部分标签数据，通过改进的UNet网络对烧结矿图像进行语义分割；5)对得到的分割图像进行烧结矿粒度检测。本发明以图像分割技术为根本，结合传统的图像分割算法和运用卷积神经网络的语义分割算法，更加准确的对烧结矿图像进行分割，使烧结矿粒度检测的准确率得到提升。