公开(公告)号：CN119027347A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411110461.4

申请日：2024-08-14

Applicant: 长春理工大学

Inventor： 赵海丽 ,  赵志 ,  赵鹏飞 ,  许修常

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明属于图像增强技术领域，尤其为一种基于频域处理结合全局估计的水下偏振成像方法。本发明首先对正交偏振图像进行直方图拉伸和高通滤波预处理，以减少低频散射光的影响，并通过偏振度关联更加准确地获取正交偏振图像对。随后，通过频域低通滤波器对强度图像处理，结合最优阈值因子，精确估计背向散射光的偏振度，同时使用增强度量(EME)来评估去散射的效果，来优化估计目标光的偏振度。最后，结合物理模型进行图像复原。实验结果表明，恢复后的静态目标可清晰区分，相应的图像评价指标得到很大提高。特别是对非均匀光照环境下的运动目标也能得到清晰的恢复。

公开(公告)号：CN119130788A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411311165.0

申请日：2024-09-20

Applicant: 长春理工大学

Inventor： 赵海丽 ,  潘宇航 ,  王彩霞 ,  刘鹏 ,  许修常

IPC: G06T3/4015 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于偏振图像处理技术领域，尤其为一种基于深度学习的彩色偏振图像去马赛克图像融合方法，包括以下步骤：S1：构建彩色偏振图像去马赛克卷积神经网络模型，对像素值缺失的彩色偏振图像数据去马赛克处理，生成四个不同偏振角度的全色偏振图像，所述卷积神经网络模型由两个子网络彩色去马赛克网络和偏振去马赛克网络构成。本发明可以有效解决现有彩色偏振图像CPFA数据的像素插值问题，提高彩色偏振图像清晰度，弥补动态环境下偏振成像的技术弊端，提出的基于注意力机制彩色偏振图像，分析了彩色强度图像和的彩色偏振度图像表达成像目标信息的差异性，针对性的引入注意力机制模块，使得到的融合图像相比传统融合图像具有更好的质量。