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[发明专利]一种基于扩散模型的事件相机图像重建方法-CN202310986749.7在审
发明人：杨敬钰;毕春洋;岳焕景;李坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的事件相机图像重建方法，属于数字图像信号处理技术领域。目前基于深度学习事件相机图像密集重建算法受到事件数据依赖于运动并表现出相当多的噪声和非理想效果的影响，性能并不良好且不稳定。本发明所述方法通过引入目前发展成熟的扩散模型，用在图像重建过程中用生成模型的生成效果来引导图像重建，从而弥补事件信息量不足，重建效果不稳定的情况。并且此发明打通基于事件相机的图像重建与扩散模型的连接，使得后续基于扩散的超分、着色等任务可轻松应用到事件相机图像重建中。
一种基于扩散模型事件相机图像重建方法

[发明专利]基于动态关联信息嵌入的面部动作单元检测方法-CN202310452017.X有效
发明人：刘鑫;苑凯深;岳焕景;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于动态关联信息嵌入的面部动作单元检测方法，属于面部AU检测方法技术领域；本发明不同于采用固定的AU关联图谱或全连接图进行AU关联信息学习的方法，引入了一个动态更新的AU关联图谱，利用不同阶段得到的表意不同的特征，自适应地更新AU关联图谱，以挖掘更抽象的AU关联信息。具体来说，浅层特征包含丰富的纹理信息，其可以反应肌肉的细粒度变化，通过肌肉运动的相似性可以推断出AU之间的部分关联信息。随着网络层的加深，节点的特征趋于抽象，表征了各个AU的语义信息，通过语义信息的相似性则可以补充纹理信息中无法捕获的隐式的AU关联信息。本发明的动态更新的AU关联图谱并非全连接图，因此更简洁也更加节省算力。
基于动态关联信息嵌入面部动作单元检测方法

[发明专利]一种基于稀疏表征的深度补全方法-CN202310836476.8在审
发明人：杨敬钰;董津铭;岳焕景;李坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-07-08 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表征的深度补全方法，属于图像处理技术领域。本发明设计了一种自适应采样方式捕捉重要的采样点，有利于网络重建出较为稠密的深度图，具体包括以下步骤：S1、将RGB图像通过采样网络输出不确定性图；S2、基于不确定性的采样过程来获得采样后的稀疏深度图；S3、搭建重建的神经网络结构，同时将RGB图像和采样后的稀疏深度图一起输入到重建网络中，进行训练，恢复出稠密的深度图。
一种基于稀疏表征深度方法

[发明专利]一种视差引导的光场图像的空间超分辨率重建方法-CN202310604936.4在审
发明人：杨敬钰;刘高生;岳焕景;李坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种视差引导的光场图像的空间超分辨率重建方法，涉及图像信号处理技术领域。一种视差引导的光场图像的空间超分辨率重建方法，包括如下步骤：S1、建立用于训练和测试的低分辨率‑高分辨率光场图像数据对；S2、设计视差估计子网络和重建子网路；S3、基于S2搭建、训练模型；S4、输出结果；本发明利用自监督视差估计策略得到视差图，在利用所提出的视差引导的特征调制和多视角特征重校准模块，实现了高质量的光场超分辨率重建。
一种视差引导图像空间分辨率重建方法

[发明专利]基于高低频双支路的视频动作识别方法-CN202310452019.9有效
发明人：杨敬钰;邢博浩;刘鑫;岳焕景 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于高低频双支路的视频动作识别方法，属于视频理解方法技术领域；本发明不同于使用窗口注意力或仅对键值降采样的方法，打破了现有技术中等价考虑时间和空间的思维。通过利用视频中的时空信息冗余在时间和空间上的特异性，构建了高效处理低频信息的自注意力机制。本发明还并利用人类注意力机制，构建了由低频支路引导的高频支路，并考虑时空信息在时间和空间上的特异性和整体性与局部性，高效利用高频与低频分支，从而解决基于视频的动作识别的问题。
基于低频支路视频动作识别方法

[发明专利]一种基于Raw域的HDR图像重建方法-CN202310759964.3在审
发明人：杨敬钰;杨琦瑞;岳焕景;李坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Raw域的HDR图像重建方法，属于图像信号处理技术领域。本发明主要包括如下步骤：S1、构建数据集：基于图像传感器成像原理，构建Raw域图像HDR数据集；S2、设计重建网络：将输入LDR的Raw图像记作#imgabs0#和#imgabs1#将输入HDR的Raw图像记作Igt；基于S1中所得的数据对，将#imgabs2#和#imgabs3#Igt作为训练对来设计Raw域的HDR图像重建网络；S3、搭建、训练模型：基于S2中所设计的重建网络来搭建模型，然后利用深度学习框架Pytorch平台训练模型，在整个数据集上迭代若干个epoch至损失收敛，得到最终模型；S4、输出结果：将测试集中的两张低动态范围的Raw图像输入到S3中所得的最终模型中，得到相应的高动态范围的输出结果#imgabs4#
一种基于 raw hdr 图像重建方法

[发明专利]基于掩码自编码器进行远程生理测量的自监督预训练方法-CN202310445533.X有效
发明人：刘鑫;张雨婷;余梓彤;岳焕景;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了基于掩码自编码器进行远程生理测量的自监督预训练方法，属于计算机视觉技术领域；本发明提出了rPPG‑MAE，它采用ST‑Map作为输入，利用掩码自动编码器(MAE)进行自监督的ViT预训练。据我们所知，这是第一次探索在具有挑战性的rPPG任务上使用ST‑Map输入的自监督学习，例如约束较少的VIPL‑HR数据集。本发明设计了一个新的rPPG损失函数来约束MAE预训练任务。提出的rPPG损失比原始MAE中采用的原始像素重建损失更适合于预训练，使ViT能够有效地学习rPPG信号的周期信息。除了原始ST‑Map，本发明还探索了几种rPPG任务相关的重构目标。提出了带通滤波的ST‑Map，将频率限制在心率信号范围内，有助于网络学习有用的周期信息。
基于掩码编码器进行远程生理测量监督训练方法

[发明专利]基于Transformer的Raw视频去噪方法-CN202310446298.8在审
发明人： 岳焕景;曹聪;廖磊;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于Transformer的Raw视频去噪方法，涉及视频信号处理技术领域。基于Transformer的Raw视频去噪方法，包括如下步骤：S1、基于Transformer设计Raw视频去噪算法；S2、训练模型；S3、将测试集中的带噪声的Raw视频序列输入到模型中，得到相应的去除噪声后的视频序列。本发明通过利用所提出的时空融合重建模块以及空间优化模块，将Raw视频去噪性能提升到了新的高度。
基于 transformer raw 视频方法

[发明专利]基于屏摄图像的真实世界Raw视频去噪数据集生成方法-CN202310446179.2在审
发明人： 岳焕景;曹聪;廖磊;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于屏摄图像的真实世界Raw视频去噪数据集生成方法，涉及图像信号处理技术领域。基于屏摄图像的真实世界Raw视频去噪数据集生成方法，包括如下步骤：S1、构建低光环境及采集系统；S2、基于屏摄图像采集真实带噪‑干净Raw视频帧数据对；S3、带噪帧与干净帧间进行亮度矫正和空间对齐；S4、对视频帧进行色彩修正生成Raw视频去噪数据集；本发明基于屏摄图像提出了真实世界Raw视频去噪数据集采集和处理方法，所制作的数据集为Raw视频去噪算法的训练和评估提供了基准数据集。
基于图像真实世界 raw 视频数据生成方法

[发明专利]基于密集匹配与自适应融合的参考图引导超分辨率方法-CN202010641903.3有效
发明人： 岳焕景;周桐;杨敬钰;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，涉及参考图引导的图像超分辨率算法，为实现在运行速度上与视觉结果上都比现有的算法有较大的提升。本发明基于密集匹配与自适应融合的参考图引导超分辨率方法，步骤如下：建立训练数据集；将参考图与低分辨率图像对齐；将低分辨率图像与对齐之后的参考图输入卷积神经网络进行融合；设置好网络的学习率和各部分损失函数的权重，利用深度神经网络框架PyTorch训练所述卷积神经网络，直到损失收敛，生成训练模型；利用生成的训练模型进行图像超分辨率。主要应用于计算机图像处理场合。
基于密集匹配自适应融合参考引导分辨率方法

[发明专利]基于卷积神经网络的遥感影像缩略图异常数据识别方法-CN202310375451.2在审
发明人：杨敬钰;李书恒;岳焕景 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的遥感影像缩略图异常数据识别方法，涉及数字图像处理技术领域。本发明主要包括以下内容：S1、遥感影像缩略图异常数据识别数据集建立；S2、遥感影像缩略图异常数据识别算法构建；S3、算法训练：基于深度学习框架Pytorch训练模型，使用Adam优化器，迭代训练若干次，得到最终的稳定的遥感影像缩略图异常数据识别模型；S4、模型测试及结果输出：将测试集中遥感影像缩略图数据输入至S3中所得的稳定的遥感影像缩略图异常数据识别模型中，输出相应异常数据识别结果。本发明相较于现有技术，可以准确、高效地对遥感影像缩略图进行异常数据识别。
基于卷积神经网络遥感影像缩略图异常数据识别方法

[发明专利]由单张图像联合估计场景深度与语义的方法-CN201910303361.6有效
发明人：杨敬钰;徐吉;李坤;岳焕景 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉和计算机图形学领域，为设计一个迭代式的网络去联合估计深度信息和语义信息，利用二者之间的互补特性改善彼此的预测结果，本发明采取的技术方案是，由单张图像联合估计场景深度与语义的方法，步骤如下：利用任何带有单目摄像头的设备进行拍照，获取得到的彩色图像作为网络的输入；2)迭代网络：将一张彩色图像输入多任务的深度卷积网络构成的对于深度估计和语义分割迭代联合优化的框架，估计出其深度和语义信息，深度信息用来重建三维场景，语义信息能够实现场景的理解。本发明主要应用于图像处理场合。
单张图像联合估计场景深度语义方法

[发明专利]一种多光谱遥感卫星影像的去雾方法-CN202010117691.9有效
发明人：杨敬钰;郭建华;岳焕景;李坤;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理的技术领域，具体涉及一种多光谱遥感卫星影像的去雾方法，包括如下步骤，步骤1、对多光谱遥感影像数据进行大气校正；步骤2、计算基准雾透射率图t(x)；步骤3、根据计算的所述基准雾透射率图t(x)，计算遥感影像每个位置处对应的γ(x)；步骤4、计算全局大气光值A；步骤5、求取不同波段对应的波长值λj；步骤6、对多光谱每个通道波段进行去雾处理；步骤7、对去雾后的每个所述波段进行气溶胶补偿处理。本发明能够提高多光谱卫星影像的去雾效果，确保去雾后的影像的每个像元依然具有原始的物理光谱特性。
一种光谱遥感卫星影像方法

[发明专利]基于在线知识蒸馏和预训练先验的人脸图像修复方法-CN202310319275.0有效
发明人： 岳焕景;廖磊;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于在线知识蒸馏和预训练先验的人脸图像修复方法，涉及图像信号处理技术领域。基于在线知识蒸馏和预训练先验的人脸图像修复方法，包括如下步骤：S1、建立缺失人脸图像数据集；S2、构建网络架构；S3、设计人脸图像修复方案，并依据所设计的方案搭建人脸图像修复模型；S4、利用深度学习Pytorch框架训练模型；S5、向模型中输入缺失人脸图像数据集中的测试数据对，获得人脸图像修复结果；本发明利用提出的多级空洞卷积残差块、基于在线知识蒸馏的特征先验获取方法和基于预训练鉴别器的先验获取方法，将人脸图像修复性能提升到了新的高度。
基于在线知识蒸馏训练先验图像修复方法

[发明专利]基于Raw域的真实世界视频超分辨率的构建方法-CN202210733861.5有效
发明人： 岳焕景;张芝铭;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于Raw域的真实世界视频超分辨率的构建方法，涉及视频信号处理技术领域。基于Raw域的真实世界视频超分辨率的构建方法，包括如下步骤：S1、建立真实世界Raw视频超分辨率数据集；S2、基于S1设计真实世界Raw视频超分辨率算法；S3、训练模型；S4、将测试集中的低分辨率的Raw视频序列输入到模型中，得到相应的超分辨率的输入结果；本发明在Raw和sRGB域中构建了第一个具有三个倍率的真实世界的VSR数据集，它为真实原始VSR方法的训练和评估提供了基准数据集；本发明通过利用所提出的联合对齐交互模块，以及时间、通道融合模块，将真实LR视频超分辨率性能提升到了新的高度。
基于 raw 真实世界视频分辨率构建方法

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