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[发明专利]一种基于PSENet区域分割的列车车厢号定位方法-CN202310937343.X在审
发明人： 喻春雨;范沐阳;陈刚 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSENet区域分割的列车车厢号定位方法，通过结合注意力机制SE模块从卷积通道特征角度对网络权重参数进行再分配，提高残差网络对车厢号特征的提取性能，采用特征金字塔和自底向上路径增强模块，传递浅层网络强定位信息到富含强语义信息的深层网络中，融合来自两种网络的特征得到多尺度特征图后采用渐进尺度扩展算法对车厢号区域进行分割，本发明可以使货运列车车厢号定位有较高精确率与召回率，有利于后续车厢号识别工作的进行。
一种基于 psenet 区域分割列车车厢定位方法

[发明专利]基于残差密集网络与注意力机制的图像降噪模型及方法-CN202310796816.9有效
发明人： 喻春雨;童亦新;马荣恒;韩鼎 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差密集网络与注意力机制的图像降噪模型及方法，属于人工智能技术领域，图像降噪模型包括：膨胀模块用以扩展原始噪声图像的图像通道，以获得比像素域更精细的图像特征；残差密集U型子网络用于获取不同分辨率的特征信息；双元素卷积通道注意力模块用于实现多尺度特征融合，降低低频信息损失，以得到理想的降噪效果；重构模块用于对扩展后的特征图像进行复原，使其重建为像素域图像。本发明通过残差密集子网络作为主干网络用来获取不同分辨率的特征信息，同时引入全局残差与局部残差、层归一化，防止梯度在反向传播过程中消失或爆炸，使网络训练更加稳定，最终使网络能够极大地减少特征图信息的丢失。
基于密集网络注意力机制图像模型方法

[发明专利]一种基于Crowd-RetinaNet网络的拥挤人群检测方法-CN202211464101.5在审
发明人： 喻春雨;朱月明;张俊;童亦新 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Crowd‑RetinaNet网络的拥挤人群检测方法，属于人工智能技术领域，对采集到的行人图像进行预处理，生成样本数据集；将样本数据集导入基于Crowd‑RetinaNet网络构建的拥挤人群检测模型中，对模型进行训练；拥挤人群检测模型检测模型包括目标识别模块和优化模块；采用目标识别模块识别导入样本中的行人，并对识别到的行人添加完整框和可见框；通过在完整框预测和训练中增加可见框V‑box辅助预测及训练，在不增加过多的模型参量的前提下，有效提高了模型精度，同时在特征提取模块中加入了通道‑空间注意力机制模块，不仅可以控制模型参数量，还使网络更好地提取场景中行人的特征，提升了模型的检测性能。
一种基于 crowd retinanet 网络拥挤人群检测方法

[发明专利]基于非参数核密度估计的数字乳腺层析合成摄影重建方法-CN202010977821.6有效
发明人： 喻春雨;李翰林;陈刚;刘明睿 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于非参数核密度估计的数字乳腺层析合成摄影重建方法，步骤如下：S1、获取设定角度范围内n个不同角度的乳腺X射线投影；S2、对所获取的投影进行亮度均匀校正及降噪处理；S3、根据数字层析合成摄影的位移公式及所需重建层面的深度，依次对投影进行位移处理；S4、对投影分别进行乳腺区域提取并配准；S5、对乳腺区域采用非参数核密度估计方法进行聚焦信息估计，得到初步重建层；S6、对初步重建层进行二值化处理及引导滤波处理；S7、对初步重建层进行对比度增强处理，得到最终重建层。本发明可以有效地改善乳腺层析图像的重建层面质量，使得图像信息能够更完整的得以保留，便于医生对患者病情的诊断与筛查。
基于参数密度估计数字乳腺层析合成摄影重建方法

[发明专利]一种低照度彩色图像增强方法及装置-CN202011190883.9有效
发明人：陈刚;喻春雨;刘言 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种低照度彩色图像增强方法及装置，对于成像设备产生的噪声有良好的抑制作用，有效避免了传统增强算法带来的噪声污染以及传统去噪算法导致的图像信息损失。本方法通过帧平均法降噪、自适应Gamma校正、将所述图像序列依次从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间、对所获得的YUV色彩空间图像进行并行处理、采用非全局的客观质量评价方法对所述盲源分离降噪图像进行质量排序、对所述最优质量图像进行对比度受限的自适应直方图均衡处理、对所述融合图像进行自适应光照均衡处理和将所述光照均衡处理图像与所述帧平均图像的U、V通道分量重组得到所述低照度彩色图像的增强图像。
一种照度彩色图像增强方法装置

[发明专利]一种基于权值调整二阶盲辨识的数字乳腺层析合成摄影的重建方法-CN202010668016.5有效
发明人： 喻春雨;李翰林;刘明睿;陈刚 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于权值调整二阶盲辨识的数字乳腺层析合成摄影的重建方法，包括以下步骤：S1：获取n个角度的乳腺X射线投影；S2：对获取的乳腺投影进行图像灰度值校正及初步降噪；S3：对处理后的投影进行位移及配准；S4：将经位移、配准后的投影组成新的图像序列，并对其进行中心化处理，得到混合观测矩阵；S5：求得混合观测矩阵的非零时延协方差矩阵；S6：对非零时延协方差矩阵寻找一个酉矩阵近似联合对角化，得到权值矩阵，进而分离出模糊干扰、得到聚焦层信息；S7：利用边缘检测提取模糊干扰中的细节轮廓，将细节轮廓加到聚焦层信息中，达到对重建层面降噪及增强的目的；本发明可以改善重建层面图像质量，达到超分辨率重建的效果。
一种基于调整二阶盲辨识数字乳腺层析合成摄影重建方法

[发明专利]一种泊松-高斯联合噪声图像序列分离降噪方法-CN202010115293.3有效
发明人： 喻春雨;李翰林 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： H04N5/357 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于帧平均及权值调整二阶盲识别的泊松‑高斯联合噪声图像序列分离降噪方法，包括如下步骤：S1、获取噪声图像序列；S2、将噪声图像序列分为n组，并预处理得到新的图像序列、作为算法的观测信号；S3、对图像序列进行中心化处理、得到去均值化的混合观测矩阵；S4、结合混合观测矩阵给出混合观测矩阵的非零时延协方差矩阵；S5、采用非线性最小二乘法寻找酉矩阵近似联合对角化协方差矩阵，得到权值矩阵，最终输出即降噪后的图像。本发明的方法在抑制和消除图像噪声的同时尽可能地保留了图像中的有效信息，降低了算法整体的运行时间，使得算法的即时性和有效性得到了充分保障。
一种联合噪声图像序列分离方法

[发明专利]一种基于区域划分的非均匀光照彩色图像校正方法-CN202111483828.3在审
发明人：陈刚;喻春雨;孙宁宁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域划分的非均匀光照彩色图像校正方法，该方法首先将输入的彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；然后分离出V通道亮度值并计算其均值。若V通道亮度均值大于设定的受限阈值，则对图像取反后执行三种并行处理，否则直接执行三种并行处理以获得区域分割、邻域信息和光照分量，从而构造出自适应Gamma校正指数；然后利用自适应Gamma校正指数校正图像；最后根据原始图像色彩对校正后图像进行色彩还原。本发明方法可以解决因环境光照强度、光照射角度或拍摄条件等导致的图像光照分布不均匀的问题。
一种基于区域划分均匀光照彩色图像校正方法

[实用新型]一种便携可快拆装的铁路轨道小车-CN202122481351.7有效
发明人：孔凌历;郭兵;陈鹏超;耿全德;喻春雨;姜曦 -专利权人：沈阳雪球科技有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： B61D15/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种便携可快拆装的铁路轨道小车，其特征在于，包括多根横梁和多根纵梁，所述横梁和纵梁相垂直设置，在所述横梁和/或纵梁上固定有吊环，在所述横梁上设置有U型槽，所述纵梁穿过U型槽后与所述横梁栓接固定或套在吊环上固定；或者在所述纵梁上设置有U型槽，所述横梁穿过U型槽后与所述纵梁栓接固定或套在吊环上固定。本实用新型采用模块化设计，横梁、纵梁栓接固定及U型槽套在吊环上固定，实现了安装装置可随时组装和拆卸，使得安装装置存储方便，占用空间小，在使用时操作便捷、安全可靠。
一种便携拆装铁路轨道小车

[发明专利]从K边缘特性X射线图像中分离图像信息的方法-CN201710447275.3有效
发明人： 喻春雨;周宏阳 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-06-14 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)从K边缘特性X射线图像中分离图像信息的方法。针对K边缘图像中感兴趣区域在不同能量下像素不同的特点，本发明利用SVM对单张K边缘图像进行处理，分别对感兴趣区域和背景进行采样，从而得到分离后的感兴趣区域。该发明通过人工选取感兴趣区域，避免了由于感兴趣区域像素与背景接近时算法的错误识别，是一种与K边缘图像相适应的图像分割方法。
边缘特性射线图像分离信息方法

[发明专利]基于非线性主分量分析从图像序列中分离图像信息的方法-CN201611164162.4有效
发明人： 喻春雨 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性主分量分析从图像序列中分离信息的图像降噪方法；取相对静止的场景图像一组；基于盲源分离(Blind Source Separation,BSS)原理，将图像信息和图像噪声视为每幅图像的组成分量；图像信息是稳定而图像噪声是随机的，这个特点使图像序列中每幅图像视为图像信息分量和图像噪声分量的一种组合；利用非线性主分量分析(nonlinear Principal Component Analysis,NLPCA)的非高斯性判断使图像信息和图像噪声分开，输出分量中标准方差最大的即为图像信息分量。该方法不需要噪声先验信息，即将降噪后的图像信息提取出来，提取效率随图像序列中图像数量和图像噪声强度的增加而提高，也将随盲源分离(BSS)的技术改进而提高，是一种实用且有潜力的图像降噪方法。
基于非线性分量分析图像序列分离信息方法

[发明专利]一种基于噪声预测的图像去噪方法-CN201710016951.1有效
发明人： 喻春雨;孙京阳 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-01-10 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于噪声预测的图像去噪方法，属于图像处理的技术领域。本发明首先通过KSVD算法去除原始图像中不必要的冗余信息，接着通过邻域窗口对KSVD算法处理后剩余的图像冗余信息进行非均值处理，避免了大范围预测噪声带来的不准确，使得除去预测噪声后的图像能够更大限度地保留细节信息，再以原始图像和非均值处理后图像的差为独立成分分析算法的观测图像，通过独立成分分析确保分离出的有用信息分量和噪声分量相互独立，在去噪的同时尽量保留图像的有用信息，保证降噪后的图像最优。
一种基于噪声预测图像方法

[发明专利]一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法-CN201811413163.7在审
发明人： 喻春雨;沈帆 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法，该方法包括如下步骤：S1：获取X射线图像；S2：对获得的X射线图像进行Anscombe变换处理，利用Anscombe变换将X射线图像中较难处理的泊松噪声转化为高斯噪声，对处理后的观测信号进行中心化预处理；S3：对变换后的图像序列采用非线性主分量分析方法进行盲源分离，观察第t轮迭代是否满足收敛要求，若不满足，则继续进行迭代；若满足，则迭代结束，输出独立信号；将降噪的图像信号进行Anscombe逆变换，即得到最终降噪图像。该方法克服了泊松噪声处理难度大及传统降噪算法在降噪同时丢失图像信息等缺点，确保X射线图像质量。
降噪盲源分离图像序列变换域迭代预处理主分量分析变换处理迭代结束独立信号高斯噪声观测信号降噪算法降噪图像图像信号图像信息噪声处理逆变换中心化噪声收敛输出观察转化

[发明专利]基于压缩感知的多能X射线分离成像方法-CN201610007762.3有效
发明人： 喻春雨;费彬 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-01-04 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于压缩感知的多能X射线图像分离方法，属于医学影像图像处理的技术领域。本发明根据压缩感知理论感知人体X射线序列图像信号，建立基于图像感知信号的过完备基独立成分分析模型，将过完备基独立成分分析模型转化为标准独立成分分析模型，估计标准独立成分分析模型的医学图像目标信号，结合压缩感知理论重构信号。本发明压缩时间短、重构时间短、重构图像质量高，在保证重构图像质量的同时减少计算量并优化独立成分分析算法复杂度。
基于压缩感知多能射线分离成像方法

[发明专利]基于p范数的压缩感知计算机断层扫描图像重建方法-CN201510208623.2有效
发明人： 喻春雨;谈新;缪亚健;费彬 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2015-04-28 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于P范数的压缩感知计算机断层扫描图像重建方法，具体指一种对不完全投影数据进行图像总变差Lp范数最小化的CT图像代数迭代重建方法。该方法主要步骤为：(1)获取CT系统成像参数以及扫描系统投影数据；(2)初始化投影数据，主要包括利用小波变换基对投影数据进行离散化处理以及滤波降噪处理，通过加权求解出投影矩阵并对初始图像x进行赋值x(0)＝0；(3)对投影数据进行代数迭代重建，利用梯度下降法对每次迭代后的图像做总变差Lp范数最小化调整，判断其是否满足收敛条件。若满足，则将重建图像保存、并输出；若不满足，则将本轮迭代的调整图像作为迭代初值继续迭代。
基于范数压缩感知计算机断层扫描图像重建方法

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