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公开(公告)号：CN116385299A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310359681.X
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏与低秩近似的JPEG图像去块效应方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用聚类图像块稀疏表示和非局部相似图像块低秩近似的图像去块效应方法。首先对JPEG图像进行图像块的聚类与非局部相似图像块的提取，然后对聚类后属于同一类的图像块集合分别训练字典，接着利用lp范数作为正则化项对每一个字典下的系数进行稀疏表示，同时利用非整形函数作为正则化项对非局部相似图像块进行低秩近似，最终消除JPEG图像的块状伪影并恢复图像边缘的纹理细节。本发明针对提出的基于稀疏与低秩近似的JPEG图像去块效应模型采用交替方向迭代法求解，最终得到的图像明显消除了块状伪影并提供了大量的边缘纹理细节信息，因此可用于JPEG图像去块效应。
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公开(公告)号：CN115546341A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211299255.3
申请日：2022-10-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分数型范数低秩约束的CS‑MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用相似图像块间相关性对其构成的矩阵进行低秩约束的图像重构方法。首先根据欧式距离寻找相似图像块并构建相似图像块矩阵，然后采用一种分数型范数约束相似图像块矩阵的低秩特性，最后利用交替方向乘子法优化求解建立的图像重构模型。本发明对相似图像块矩阵施加分数型范数的低秩约束，有效提取了图像的结构相似性，同时分别对图像重构模型的各子问题进行精确求解，使获得的图像有效抑制了欠采样导致的伪影现象，恢复出大量细节纹理，在视觉效果上更接近于真实图像，因此可用于医学图像的重构。
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公开(公告)号：CN118015114A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410035614.7
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于张量多维超越p范数约束的动态MRI重构方法，属于数字图像处理领域。它是一种直接处理张量数据并利用超越Schatten‑p范数约束项提高张量三个方向低秩特性的动态MRI图像重构方法。它以张量数据三个方向的低秩特性作为先验知识建立压缩感知重构模型，并通过交替方向乘子法对模型高效求解。本发明采取直接处理张量数据的方式，有效地避免了对其多通道结构的破坏和信息的丢失，保护了张量数据内在结构特性，而同时利用张量数据三个方向的低秩特性，可充分理解图像内部与图像间的相关性，这使得重构的图像整体更清晰，细节和纹理更丰富，重构的准确度更高，对动态MRI图像不同帧的重建效果也更稳定，因此可以应用于动态MRI图像压缩感知领域。
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公开(公告)号：CN115131226B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210339100.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波张量低秩正则化的图像复原方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种对图像小波变换后的子带系数构建张量并进行低秩约束的图像复原方法。首先对图像进行小波分解获取子带系数，然后将不同子带对应的二维系数堆叠成三阶张量，并利用张量核范数约束其低秩特性，最后通过交替方向迭代算法求解小波张量低秩约束下的图像复原模型。本发明以张量形式表示小波子带系数，充分挖掘图像小波系数间的相关性，利用张量核范数对构建的三阶张量进行低秩约束，并用交替方向迭代算法高效求解关于小波系数张量和复原图像的子问题。通过本发明可提升图像小波系数的估计精度，使复原的图像更清晰、细节更丰富，因此可用于退化图像的复原。
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公开(公告)号：CN116402716A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310359669.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构组张量奇异值估计的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种对相似图像块集合构建结构组张量并利用多层先验估计张量奇异值的MRI图像重构方法。首先构建目标图像块的相似图像块集合的三阶结构组张量，然后将三阶张量按Tucker模式展开成矩阵并用多层先验模型估计张量低秩正则项，最后构建基于结构组张量奇异值估计的MRI图像重构模型并利用交替方向迭代方法求解；本发明以张量形式表示相似图像块集合，可充分保留图像块自身的结构特性和块间的相关性，将张量按模展开成矩阵估计其秩，能降低计算复杂度，并利用多层先验高效精确估计张量奇异值，通过本发明重构的MRI图像更清晰、伪影更少，因此可用于医学图像的重构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119579719A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411633785.6
申请日：2024-11-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏约束与即插即用正则项的动态MRI重建方法，属于数字图像处理领域。它以压缩感知理论为基础，利用非凸的l1‑2范数约束稀疏先验，并引入即插即用框架建立动态磁共振图像重建模型。通过交替方向乘子法实现高效求解。在本发明方法中，非凸的l1‑2范数相较于凸范数能更好地刻画动态磁共振图像的稀疏先验，使得重建的图像纹理细节更为丰富，而即插即用正则化框架的引入，通过选择不同的降噪算法将动态磁共振图像中具有的不同先验信息融入重建模型中，进一步增强重建图像的质量并提高对噪声的鲁棒性。实验表明本发明方法重建的图像拥有更好的客观指标和视觉效果，因此能够用于动态磁共振图像重建领域。
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公开(公告)号：CN118195946A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410412212.4
申请日：2024-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/70
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值残差约束的JPEG图像去块效应方法。属于数字图像处理技术领域。该方法首先从含有脉冲噪声的JPEG图像中提取目标图像块，在目标图像块所处的区域寻找相似图像块构建起结构组。由于结构组去噪后的矩阵奇异值与相似图像块加权平均后估计出近似结构组的矩阵奇异值之间的差的绝对值近似服从拉普拉斯分布，对奇异值差的绝对值进行最大后验估计并建立起待估计量的优化模型。针对奇异值残差约束的图像去块效应统一模型，采用交替方向迭代法求解该模型，在含有脉冲噪声的JPEG图像去块效应过程中持续更新各优化变量，最终重构出图像在去除块状伪影的同时有效消除了图像中的脉冲噪声，因此可用于含有脉冲噪声的JPEG图像去块效应。
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公开(公告)号：CN116543019A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310515531.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于精确边界框预测的单目标跟踪方法。属于计算机视觉目标跟踪领域。它是一种采用像素点互相关、通道注意力机制和关键点式边界框预测网络相结合的单目标跟踪方法。首先构建基于精确边界框预测的网络模型，并对该模型进行离线训练，其次加载并初始化离线训练的精确边界框预测算法的网络模型，并通过像素互相关操作获得响应特征，最后将响应特征转换得到目标的预测边界框，并更新目标边界框的预测结果，完成对整个视频序列中目标的定位和跟踪。本发明提出一种更加灵活、精确、计算量小的边界框预测模块，有效地提取和维护特征中的空间信息，提高对目标发生尺度变化、旋转和快速运动时的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116468818A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310390461.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示和贝叶斯估计的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用比率型范数约束图像块稀疏表示系数，并对结构组稀疏表示系数进行贝叶斯估计的MRI图像重构方法。首先以聚类后属于不同类别的图像块为对象学习正交字典，并利用比率型范数约束图像块系数的稀疏度，以充分利用图像块内的局部稀疏特性。然后以结构组稀疏系数的统计特性为出发点，通过系数的贝叶斯估计推导出相应的系数约束方式，并建立起基于图像块和结构组同时稀疏表示的MRI图像重构模型，利用交替方向乘子法求解。本发明将图像块局部稀疏表示与结构组非局部的系数估计相结合，避免了单一处理方式难以适应多样性图像的不足。通过本发明方法获得的重构MRI图像可以同时保留整体结构和局部细节，因此可用于医学图像的重构。
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公开(公告)号：CN115131226A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210339100.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波张量低秩正则化的图像复原方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种对图像小波变换后的子带系数构建张量并进行低秩约束的图像复原方法。首先对图像进行小波分解获取子带系数，然后将不同子带对应的二维系数堆叠成三阶张量，并利用张量核范数约束其低秩特性，最后通过交替方向迭代算法求解小波张量低秩约束下的图像复原模型。本发明以张量形式表示小波子带系数，充分挖掘图像小波系数间的相关性，利用张量核范数对构建的三阶张量进行低秩约束，并用交替方向迭代算法高效求解关于小波系数张量和复原图像的子问题。通过本发明可提升图像小波系数的估计精度，使复原的图像更清晰、细节更丰富，因此可用于退化图像的复原。
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