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[发明专利]一种基于目标增强的红外无人机小目标检测方法-CN202310657923.3在审
发明人：詹伟达;洪洋;郭人仲;蒋一纯;刘大鹍;韩登 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于图像处理及机器视觉技术领域，尤其为一种基于目标增强的红外无人机小目标检测方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1，准备数据集：在地/空背景下红外图像飞机小目标检测跟踪数据中，选取部分空中及地面背景下的红外无人机小目标，对红外小目标图像数据进行预处理，构建数据集。本发明引入了基于多尺度的对比度测量的目标增强算法，该算法不仅可以在增强目标信息的同时抑制背景信息，还可以增强被噪声点侵蚀的目标、处理复杂背景下的小目标。
一种基于目标增强红外无人机检测方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的红外图像彩色化方法和系统-CN202211680002.0在审
发明人：陈宇;詹伟达;于永吉;洪洋;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种基于生成对抗网络的红外图像彩色化方法，具体步骤为：构建网络模型：构建包括生成器和鉴别器的生成对抗网络；准备数据集：根据第一红外图像数据集对生成对抗网络进行预训练；训练网络模型：利用第一红外图像数据集对网络模型进行训练，直至达到预设阈值；微调模型：利用第二红外图像数据集对网络模型进行再次训练和微调，获得最终模型；保存模型：将获得最终模型的参数进行固化，保存模型。本发明采用的网络结构是生成对抗网络结构，利用生成器和鉴别器之间的博弈特性，加强对图像深层信息的提取，增强彩色化图像的自然度和真实度，动态提高彩色化图像质量。
一种基于生成对抗网络红外图像彩色方法系统

[发明专利]一种地面背景下无人机红外小目标检测方法-CN202211680004.X在审
发明人：詹伟达;洪洋;于永吉;刘晟佐;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于目标检测技术领域，尤其为一种地面背景下无人机红外小目标检测方法，包括如下步骤：构建网络模型：整个网络由主干网络、加权双向特征金字塔网络和检测头组成；准备数据集：准备地面背景下的红外无人机小目标数据集并预处理；训练网络模型：将数据集输入到构建的网络模型中进行训练；选择最小化损失函数和最优评价指标后进行保存模型；本发明采用的是双向加权特征金字塔网络，能够方便快速地进行多尺度融合特征，增加检测精度，提高准确率的同时降低虚警率。
一种地面背景无人机红外目标检测方法

[发明专利]一种基于对比学习的未配对红外图像彩色化方法-CN202310484663.4在审
发明人：陈宇;詹伟达;葛薇;郝子强;韩登 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种基于对比学习的未配对红外图像彩色化方法，该方法具体包括如下步骤：S1，构建网络模型：整个生成对抗网络包括生成器和鉴别器；S2，准备数据集：对整个生成对抗网络先用红外图像数据集一进行训练。本发明是基于生成对抗网络和对比学习的红外图像彩色化方法，构建了新颖的高效且有效的生成器并嵌入到对比学习框架中，帮助并引导模型更好地恢复图像的颜色和结构特征，降低了计算复杂度，提高了彩色化能力,促使模型生成的彩色化图像更加真实。
一种基于对比学习配对红外图像彩色方法

[发明专利]一种基于改进的有雾图像退化模型的图像去雾方法-CN202310057627.X在审
发明人：葛微;陈婷婷;唐雁峰;唐颖;韩登;詹伟达 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于改进的有雾图像退化模型的图像去雾方法，属于图像处理技术领域，为了解决现有的去雾方法恢复的去雾图像出现的颜色失真、光晕效应、图像整体偏暗以及由于噪声被放大导致的主观效果不佳的问题，该方法包括：步骤1，构造改进的有雾图像退化模型；步骤2，确定有雾图像的大气光值；步骤3，确定有雾图像的噪声光值；步骤4，确定有雾图像的透射率值；步骤5，确定有雾图像的景深值；步骤6，根；据步骤1建立的改进的有雾图像退化模型得到去雾图像步骤7，选择合适的评价指标对去雾图像进行质量评价及衡量方法的效率。使得到的去雾图像得到改善且更符合人眼感观，同时本发明提出的方法实现的过程简单，时间复杂度低，具有更好的去雾效率。
一种基于改进图像退化模型方法

[发明专利]一种基于Transformer的双波段图像语义分割方法-CN202211679984.1在审
发明人：葛微;李金龙;李锐;蒋一纯;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明属于语义分割技术领域，尤其为一种基于Transformer的双波段图像语义分割方法，包括如下步骤：步骤1，构建网络模型：整个语义分割网络主要由双分支Transformer编码器、特征融合模块和卷积解码器组成；步骤2，图像预处理：将输入到Transformer网络的城市道路场景的语义分割图片进行图像预处理；步骤3，训练网络模型：将步骤2中准备好的图像数据集输入到步骤1中构建好的Transformer网络模型中进行训练。本发明，在提取特征信息时，采用Transformer模块编码器提取图像特征信息，解除了卷积层的局部特性限制了，使得网络捕获全局上下文的能力。
一种基于 transformer 波段图像语义分割方法

[发明专利]一种基于视觉感知关联器的热红外小目标检测方法-CN202211702320.2在审
发明人：徐小雨;詹伟达;于永吉;朱德鹏;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其为一种基于视觉感知关联器的热红外小目标检测方法，包括如下步骤：步骤1，构建热红外小目标检测网络：整个网络包括输入图像、感兴趣区域、视觉感知关联器和输出四部分，输入图像包括热红外图像、可见光图像，感兴趣区域由特征提取、生成建议和生成感兴趣区域三部分组成，分别组成两个分支，两个分支分别有一个输入和一个输出。本发明通过设计视觉感知关联器，获得能够实现输入中热红外、可见光的信息互补，丰富检测热红外小目标时出现的特征不足问题。同时，在进行小样本检测任务时，视觉感知关联器也可以通过交叉使用热红外、可见光图像特征，提高热红外小目标检测性能。
一种基于视觉感知关联红外目标检测方法

[发明专利]一种轻量级红外超分辨率自适应重建方法-CN202211692350.X在审
发明人：蒋一纯;刘云清;詹伟达;陈宇;韩登;于永吉 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种轻量级红外超分辨率自适应重建方法，包括如下步骤：步骤1，构建网络模型：红外图像超分辨率重建模型包括输入初始化层、图像特征提取模块和输出图像重建模块；步骤2，准备数据集：准备红外图像数据集，并对其进行模拟下采样和数据增广，以便后续进行网络训练；步骤3，训练网络模型：训练红外图像超分辨率重建模型。本发明提出的自适应图像特征处理单元，通过将自注意力机制限制在滑动窗口内，依赖滑动窗口内各特征本身来自适应地计算并更新窗口内的特征值，避免了在局部窗口内采用相同的卷积核，提高了表达能力，同时减少了自注意力机制训练和推理过程中产生的计算量。
一种轻量级红外分辨率自适应重建方法

[发明专利]一种基于残差U型网络的混合注意力视网膜血管分割方法-CN202310106849.6在审
发明人：詹伟达;郭金鑫;于永吉;李鑫;李国宁;韩登 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，尤其为一种基于残差U型网络的混合注意力视网膜血管分割方法，包括如下步骤：步骤1，构建网络模型：整个残差U型网络由编解码器构成，编码器部分包括残差模块、注意力编码模块和池化下采样模块；解码器部分包括残差模块、注意力解码模块、转置卷积上采样模块和分类卷积模块。本发明采用残差U型网络，将原始U‑net网络的每一层编码解码层用残差模块、注意力模块、上采样层和下采样层组成的注意力编码模块和注意力解码模块替代，重新定义一种适用于视网膜血管分割的U型网络，利用混合注意力机制提取更有用的图像信息，目的在于提取图像的深层特征，提高视网膜图像二值分割精度。
一种基于网络混合注意力视网膜血管分割方法

[发明专利]一种双波段图像特征点搜索与匹配方法-CN202310106850.9在审
发明人：蒋一纯;刘云清;詹伟达;郭金鑫;韩登;于永吉 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种双波段图像特征点搜索与匹配方法，包括如下步骤：步骤1，构建特征提取网络模型：根据训练用计算机的计算性能和存储容量构建特征提取网络模型,并将基础模型进行预训练，在基础模型的输出端增加一个非线性的多层感知机；步骤2，准备用于训练特征提取网络的数据集：数据集中包含相同场景下的红外与可见光图像对，首先对数据集进行粗配准，再将图像切割成统一规格的图像块对，以便后续进行网络训练。本发明基于对比学习的方法构建红外与可见光图像的特征描述子，这种特征描述子并不依赖人工设计，能在图像间存在较大形变时提供更稳定、可靠的特征向量。
一种波段图像特征搜索匹配方法

[发明专利]一种基于遗传算法优化模糊PID的温度控制方法-CN202310106848.1在审
发明人：詹伟达;李鑫;于永吉;杜佳齐;李国宁;韩登 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明属于温度控制和智能控制技术领域，尤其为一种基于遗传算法优化模糊PID的温度控制方法，包括以下步骤：步骤1、构建模糊控制器：整个模糊控制器包括三个部分，一是输入量模糊化，将实际测量得到的温度变化量误差和误差变化量，作为模糊控制器的输入；二是模糊推理，通过基于专家经验的模糊控制规则表对输入误差和误差变化量进行模糊推理得到PID控制其的调节参数模糊表述；三是逆模糊，将模糊推理得到的模糊性描述的PID控制器调节参数采用重心法转换为明确的数值。本发明模糊控制过程隶属函数选取中采用了多种隶属函数结合的方法，提高了隶属范围和隶属精度。
一种基于遗传算法优化模糊 pid 温度控制方法

[发明专利]一种基于背部图像的脊柱侧弯筛查方法-CN202310057156.2在审
发明人：郝子强;唐颖;葛微;王秀卓;韩登;詹伟达 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于背部图像的脊柱侧弯筛查方法，属于医学图像分类技术领域，为了解决现有脊柱侧弯筛查方法准确率和效率较低的问题，该方法包括：构建网络模型；准备数据集：准备脊柱侧弯数据集一和脊柱侧弯数据集二；训练网络模型：将准备好的脊柱侧弯数据集一输入到构建好的网络模型中进行训练；选择最小化损失函数和最优评估指标；微调模型：利用脊柱侧弯数据集二对模型进行微调，得到稳定可用的模型参数；保存模型：将最终确定的模型参数进行固化，之后需要进行脊柱侧弯筛查操作时，直接将图像输入到网络中即可得到最终的筛查结果。使脊柱侧弯筛查具有较高的准确率，筛查效率更高，更适合于大规模脊柱侧弯筛查。
一种基于背部图像脊柱侧弯筛查方法

[发明专利]一种基于图像分解的低照度彩色图像增强方法-CN202310160230.3在审
发明人：葛微;张乐;唐雁峰;蒋一纯;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理方法技术领域，尤其为一种基于图像分解的低照度彩色图像增强方法，包括以下步骤，步骤1、构建网络模型：整个网络模型由分解模块、增强模块、重建模块三部分组成；三个模块一共有十个卷积块组成。本发明提出了将相对全变分模型作为损失函数可以扩大结构边缘和纹理细节之间的差异，并且有效去除图像中交错区域的纹理信息，使得到的结构层图像平滑效果更好。分解模块的网络模型结构还可以减轻网络的学习压力，加快网络的收敛速度，提高网络的稳定性，最终得到的增强图像，图像噪声更少，对比度较好、细节信息较多，有效提高了低照度彩色图像的图像质量。
一种基于图像分解照度彩色增强方法

[发明专利]一种自适应模板更新的孪生红外目标跟踪方法-CN202310160229.0在审
发明人：郝子强;郑廷源;詹伟达;张乐;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于目标跟踪技术领域，尤其为一种自适应模板更新的孪生红外目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，准备训练数据：选取红外数据集，调整数据集中的视频序列图像大小，构建网络训练数据集。本发明在特征提取网络中使用到了残差块的结构，残差块中多处跳跃连接可以整合上下文信息，从而充分利用层次化特征，有效地解决了梯度消失或梯度爆炸的问题，传统的卷积层或全连接层在传递信息时，会存在信息的丢失、损耗等问题；特征提取网络解决了这个问题，通过直接将输入信息绕道传到输出，同时将经过不同卷积层输出的特征融合，增强了对浅层特征与深层特征的利用率。
一种自适应模板更新孪生红外目标跟踪方法

[发明专利]一种盐酸西那卡塞合成方法-CN202211593350.4在审
发明人：姜珍华;马忠德;王业超;孙蕾;李雪萍;沈秋华;罗代丽;徐涛;苗瑞芳;韩登;田凯 -专利权人：山东能源集团新材料有限公司;淄博矿业集团有限责任公司;山东盛安贝新能源有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： C07C209/00 文献下载
摘要：本发明属于化合物技术领域，公开了一种盐酸西那卡塞合成方法，（1）以3‑三氟甲基苯丙酸、R‑萘乙胺为起始原料，在有机溶剂中升温回流搅拌反应，反应时间为24‑36h，反应结束后，减压蒸馏，得Int.1；（2）Int.1、BF3‑THF络合物、硼氢化钠在有机溶剂中，保温反应12‑16h，反应结束后，淬灭，旋干，得到西那卡塞粗品；（3）成盐：将西那卡塞粗品加入溶剂至完全溶解；加入盐酸，升温至60℃，搅拌0.5‑4小时，降温至10℃以下，保温搅拌析晶2小时，得到盐酸西那卡塞。原料来源广泛且易得，降低生产成本。纯度较高、路线操作简便，反应条件温和，安全性高，易于大规模工业化生产。
一种盐酸合成方法

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