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[发明专利]一种基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法-CN202310894293.1在审
发明人： 陶于祥;华娟;罗舒月 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法，属于遥感影像领域。方法包括：首先基于处理好的公开数据集，对Deeplabv3+网络模型进行改进，将其主干网络更换为轻量级的MobilenetV2；把模型的ASPP模块替换为DenseASPP，通过更密集的方式连接一组扩张卷积，以生成覆盖更大尺度范围的多尺度特征。针对模型对小尺度特征信息的表征能力不足的问题，在DenseASPP模块后添加通道注意力机制，通过强化对小建筑物更感兴趣的通道特征，提高模型性能；考虑浅层特征包含更多原始信息，在解码区先将两层浅层特征进行融合，提供更精细的空间信息，增强鲁棒性。
一种基于深度学习遥感影像建筑物提取方法

[发明专利]一种基于改进YOLO v5模型的结核杆菌检测方法-CN202310222513.6在审
发明人：李永红;周诚;陶于祥;李梓歆;赵志强;李腊全;宛江城 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO v5模型的结核杆菌检测方法，包括：将痰液样本中的结核杆菌图像输入到训练好的改进YOLOv5模型中；通过Backbone骨干网络中获取深层特征信息，得到不同深度的特征图；通过FPNs网络中进行上采样和特征融合后获得不同尺度的张量数据；不同尺度的张量数据通过Head头部分别预测目标的分类和预测框，得到检测结果。本发明通过使用改进的YOLOv5算法检测结核杆菌，较现有的SSD、Faster R‑CNN算法有着更好的检测效果，能够在实际的痰液样本检测过程中精确识别出结核杆菌，提高了医学领域对结核杆菌检测的效率，为疾病诊断提供重要帮助。
一种基于改进 yolo v5 模型结核杆菌检测方法

[发明专利]一种基于Retinex及图像融合的暗视觉图像增强方法-CN202211578929.3在审
发明人：赵志强;高新政;欧阳鑫元;钱鹰;陶洋;陶于祥;徐航;鲁耀方 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉与图像处理技术领域，具体涉及一种基于Retinex及图像融合的暗视觉图像增强方法，该方法包括：获取原始暗视觉图像的V分量，进行改进的Retinex增强处理，得到第一处理图像；基于V分量进行设计的自适应亮度补偿策略得到第二处理图像；基于第二处理图像进行对比度补偿得到第三处理图像；分别基于图像的亮度、图像梯度、曝光度对三张处理图像进行多尺度融合得到增强V分量，得到最终的增强图像。本发明能够获得较佳的图像增强效果，可以在亮度增强、对比度增强和自然度保持三者之间取得良好的平衡，使图像增强后更符合人类视觉特征。
一种基于 retinex 图像融合视觉增强方法

[发明专利]一种面向单色-彩色双相机的低照度图像预处理方法-CN202211628737.9在审
发明人：赵志强;徐航;陶于祥;鲁耀方;高新政 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-18 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04N23/82 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种面向单色‑彩色双相机的低照度图像预处理方法，该方法包括：使用单色‑彩色双相机获取单色图像和彩色图像，并分别对其进行改进的低照度图像增强LIME图像增强算法增强；对增强后的彩色图像进行色彩空间转换，并使用其Y通道与单色图像进行图像配准，然后基于得到的单应性矩阵对单色图像进行仿射变换，最后基于仿射变换后的单色图像，对增强后彩色图像的Y通道进行自适应曝光修正算法；本发明通过改进的具有自适应Gamma校正的LIME图像增强算法，提高了低灰度动态范围，进一步合理地提高了图像亮度，获得更好的视觉效果；本发明通过自适应曝光修正算法，使得后续的图像匹配能够得到高精度的结果。
一种面向单色彩色相机照度图像预处理方法

[发明专利]一种基于零次学习的低照度图像增强方法-CN202310054678.7在审
发明人：赵志强;鲁耀方;陶于祥;徐航;高新政 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于零次学习的低照度图像增强方法，该方法包括：构建三分类聚类模型；获取待增强的低照度图像，使用聚类模型得到低照度图像类别；将低照度图像输入到增强曲线网络中，得到3张3通道增强曲线参数图；根据低照度图像类别选择3通道的增强曲线参数图；根据增强曲线参数图采用光照增强曲线公式对低照度图像进行增强，得到初始增强图；采用空间一致性损失约束、色彩恒常性损失约束、曝光控制损失约束、光照平滑度损失约束以及高斯降噪损失约束对初始增强图进行约束；采用光照增强曲线公式对初始增强图像增强8次，得到增强后的图像；本发明具有良好的降噪能力、较小的运算成本以及优秀的图像分类增强能力。
一种基于学习照度图像增强方法

[发明专利]一种基于LSTM的原油价格预测方法-CN202211576357.5在审
发明人：赵志强;任孝彬;陶于祥;钱鹰;陶洋;陈智刚;李欣怡 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明属于时间序列数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于LSTM的原油价格预测方法；包括：获取原油时间序列数据及其相关宏观经济数据，对其进行预处理，将其分为训练集和测试集；构建时间序列预测模型，采用训练集训练时间序列预测模型；根据训练好的时间序列预测模型，输入待预测数据及其相关宏观经济数据，输出原油价格预测值；本发明将时间序列数据与宏观经济数据相结合，通过注意力机制对长短期记忆网络输出的特征进一步地提取周期性特征。
一种基于 lstm 原油价格预测方法

[发明专利]一种基于多维多尺度U-net网络的遥感图像道路提取方法-CN202210941960.2在审
发明人： 陶于祥;何哲 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于多维多尺度U‑net网络的遥感图像道路提取方法，首先将处理后的数据输入编码网络，在编码网络部分结合残差结构和注意力特征融合机制对道路信息进行提取，综合考虑全局和局部的特征提取，提高网络对道路细节目标的提取。其次，在桥接网络部分加入空洞空间金字塔池化(ASPP)模块对道路信息进行多尺度特征提取。最后，在解码网络部分加入特征对齐模块，调整由于上采样操作的不可学习性和上下采样的重复性导致的高低层特征之间存在的不准确的对应关系。本发明采用交叉熵和Dice系数组合的复合型损失函数对模型损失进行计算，缓解遥感道路数据集中存在的正负样本不平衡现象，提高了模型的道路提取结果。
一种基于多维尺度 net 网络遥感图像道路提取方法

[发明专利]一种改进Retinex-Net低照度及暗视觉图像增强方法-CN202210161735.7在审
发明人：赵志强;王少志;谢欣宏;陶于祥;李永红;李欣怡;鲁耀方;徐航 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种改进Retinex‑Net低照度及暗视觉图像增强方法；该方法包括：获取低照度或暗视觉图像并对其进行预处理；将预处理后的图像送入改进分解网络中，得到反射图和光照图；将反射图和光照图输入到改进光照图调整网络中，得到调整后的光照图；将调整后光照图复制两份并与原光照图进行拼接，得到拼接后的光照图；将反射图送入反射图去噪网络中，得到噪声图；将噪声图复制两份并与原噪声图进行拼接，根据反射图和拼接后的噪声图得到去噪反射图；根据去噪反射图和拼接后的光照图得到增强图像；本发明得到图像噪声更少、细节更加丰富且更符合人眼视觉效果，同时在客观评价指标上也表现更好。
一种改进 retinex net 照度视觉图像增强方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法-CN202011161185.6有效
发明人：赵志强;张琴;陶于祥;陈阔;钱鹰;黄颖;何帆;王少志;徐晓文 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法，该方法包括：获取暗视觉图像，将暗视觉图像输入到训练好的监督图像边缘检测模型中进行暗视觉图像边缘检测，得到边缘检测结果；所述监督图像边缘检测模型为优化的监督图像边缘检测模型，该模型由六个边缘检测模块和一个拼接模块构成；本发明通过增加模型的卷积层和引入残差结构单元，能更好地保留图像上一阶段学习的特征及边缘细节信息，使训练的优化模型能够进一步提高图像边缘检测的效果，图像边缘的连续性增强，输出的边缘检测图像更符合人眼观测效果。
一种基于卷积神经网络监督视觉图像边缘检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的暗视觉及低照度图像边缘检测方法-CN202210366311.4在审
发明人：赵志强;徐晓文;高新政;陶于祥;陈霖;王正军;崔一辉;王昆 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的暗视觉及低照度图像边缘检测方法，所述方法包括获取暗视觉/低照度图像；将暗视觉/低照度图像输入到预训练后的初级子网中，提取出多个边缘特征图，并形成第一边缘特征；将暗视觉/低照度图像与第一边缘特征输入到边缘增强模块中；将边缘增强后的暗视觉/低照度图像输入到次级子网中，提取出多个边缘特征图；将初次子网产生的第一边缘特征和多个边缘特征图与次级子网产生的多个边缘特征图进行特征图融合，得到暗视觉/低照度图像的边缘检测效果；本发明可在训练过程中，结合实时参数，对暗视觉/低照度图像的边缘增强效果进行动态调整，能有效地拉伸图像灰度级分布范围，较好地保留暗视觉/低照度图像的边缘特征。
一种基于深度学习视觉照度图像边缘检测方法

[发明专利]一种基于二维卷积和LSTM的高光谱图像分类方法及系统-CN202210042588.1在审
发明人： 陶于祥;刘翠连 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于二维卷积和LSTM的高光谱图像分类方法及系统，包括步骤：对高光谱图像进行数据预处理，使用具有四层结构的二维卷积网络进行空间特征提取，在每个卷积层之后使用最大池化层，得到空间特征；使用基于二维卷积网络和LSTM混合用于光谱特征提取，用于获取光谱波段之间的上下文信息，得到光谱特征；使用特征融合方法将空间特征和光谱特征进行有效结合，通过Flatten层得到综合特征信息；使用了Relu和Dropout避免冗余；最后，将所得特征输入到Softmax分类器层中，得到最终预测结果。该模型能够有效缓解梯度消失现象，提取更多的特征信息用于分类，能够提高分类性能。
一种基于二维卷积 lstm 光谱图像分类方法系统

[发明专利]基于混合卷积网络遥感图像时空融合方法-CN202210061910.5在审
发明人： 陶于祥;朱壮山 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合卷积网络遥感图像时空融合方法，将三张多波段遥感图像输入网络模型中，在模型中对三张多波段图像进行拆分，将其拆分为单波段图像。随后根据遥感图像时空融合任务的特点，按照一定的波段组合及排列顺序把单波段图像送入双分支网络进行特征提取并完成单波段特征提取及单波段图像重建。2D‑CNN分支主要是提取空间信息特征，3D‑CNN比2D‑CNN多一维度，这一维度在时空融合任务中即时间维度，因此我们通过3D‑CNN分支同时提取时间变化特征和空间细节特征。本发明能够生成高时空分辨率遥感图像。
基于混合卷积网络遥感图像时空融合方法

[发明专利]基于时空Kriging改进的多云地区MODIS NDVI时间序列重构方法-CN202210066172.3在审
发明人： 陶于祥;冯均成 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空Kriging改进的多云地区MODIS NDVI时间序列重构方法，该方法包括：结合质量信息的预插值流程、引入叠加窗口筛选机制的时空Kriging插值、和基于质量权重的S‑G迭代滤波。首先提取MOD13Q1提供的像元可信度和产品可用性数据作为质量信息标注，可以通过预插值生成参考数据。其次根据NDVI时序数据建立时空随机场，叠加窗口筛选有效样本构建时空变异函数开展时空Kriging插值补充缺失的时空信息。最后可在此基础之上开展加权S‑G迭代滤波以重构高质量的MODIS NDVI时间序列数据。该方法能够有效应对多云地区NDVI时序数据连续缺失问题，能为NDVI时间序列重构提供重要参考，在一定程度上拓宽了NDVI的应用场景。
基于时空 kriging 改进多云地区 modis ndvi 时间序列方法

[发明专利]一种基于大气校正对不透水面指数的定量定性描述方法-CN202010197111.1在审
发明人： 陶于祥;曹勇;邓陆 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于大气校正对不透水面指数的定量定性描述方法，该方法包括：通过现有的方法针对研究区域的Landsat8遥感影像进行数据预处理，本文研究了基于不同辐射校正水平(辐射定标和FLASSH大气校正)的遥感数据，以重庆主城为研究区域，利用Landsat‑8影像的灰度值(Digital Number,DN)、表观(Top of the Atmospher,TOA)反射率与地表(Surface)反射率提取不同类型的建筑指数，反演了灰度值、辐射定标、大气校正三个不同处理阶段的NDBI、IBI、UI、BUAI不透水面指数变化特征、分布范围、相关系数和提取精度进行了详细的对比分析，评价了大气校正对反演的建筑指数性能差异的影响。本方法可为遥感影响不透水面信息的提取，提供一定的研究意义和应用价值。
一种基于大气校正不透水面指数定量定性描述方法

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