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[发明专利]基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法-CN202310805114.2在审
发明人：唐贵进;范滨灵;崔子冠 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了图像和视频处理技术领域内的一种基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法，包括以下具体步骤：将用于训练的原始图像进行预处理得到预处理图像；将预处理图像输入到一个包含8层特征提取层和2层采样层的参数构建网络，提取预处理图像的特征，得到特征映射参数PM；将预处理图像和特征映射参数PM输入到一个高阶的迭代增强网络进行迭代增强得到临时增强图像；结合临时增强图像、原始图像和无参考损失函数优化特征映射参数PM，得到最优特征映射参数PMB；将预处理图像和最优特征映射参数PMB输入到高阶迭代增强网络得到最后增强图像。本发明增强了低光照图像的质量，可用于图像处理和下游高级视觉任务的图像预处理。
基于曲线参考光照图像增强方法

[发明专利]一种基于图模型和注意力机制的视频摘要方法、装置、存储介质及设备-CN202310862903.X在审
发明人：干宗良;裴逸;陈昌红;崔子冠;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04N21/8549 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图模型和注意力机制的视频摘要方法、装置、存储介质及设备，属于计算机视觉和深度学习技术领域，方法包括：获取视频；将视频输入到训练好的视频摘要模型中得到摘要视频；视频摘要模型通过以下方法进行训练：获取训练视频并按帧进行分割得到视频帧；通过卷积神经网络提取视频帧的图像特征；分别用全局图注意力模型和局部多头注意力模型提取图像特征的全局注意力特征和局部注意力特征，然后将两者相加得到视频帧特征；将视频帧特征和预先获取的关键帧输入到视频摘要模型中进行训练，得到训练好的视频摘要模型；本发明能够提高准确性和镜头多样性。
一种基于模型注意力机制视频摘要方法装置存储介质设备

[发明专利]一种结合Transformer和卷积网络的无参考图像质量评价方法-CN202310567190.4在审
发明人： 崔子冠;吴立鹏;干宗良;唐贵进;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合Transformer和卷积网络的无参考图像质量评价方法，包括：对失真图像进行下采样和位置编码得到特征序列，输入到基于Transformer的生成网络中获取失真图像的多层特征；失真图像第三层特征通过线性逆平摊得到伪参考图像；将失真图像的多层特征分别通过卷积和归一化操作进行特征变换后加权相加得到失真图像的全局特征；将失真图像和伪参考图像输入到卷积神经网络中分别提取卷积特征，并进行连接得到失真图像的局部特征；将失真图像的全局特征和局部特征进行连接得到融合特征，输入到线性回归网络中得到失真图像的质量评价结果。结合了失真图像基于Transformer的全局特征和失真图像与伪参考图像的局部卷积特征，具有更好的质量预测准确性。
一种结合 transformer 卷积网络参考图像质量评价方法

[发明专利]一种基于残差分布的HEVC快速帧间深度划分方法-CN201910119549.5有效
发明人： 崔子冠;姜晓鹏;干宗良;唐贵进;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差分布的HEVC快速帧间深度划分方法，在低延时或随机接入编码配置下读入编码帧，执行Inter_2N×2N模式后以4×4像素块为单位计算编码单元内不同块的残差值；对4×4像素块的残差取平均作为所处深度CU的残差均值；在执行统计残差的帧中，每编码完成一个编码树单元，根据CTU的实际深度，将预测过程中相应深度的CU残差分为分割和不分割两类，根据统计认为残差均值服从高斯分布；在基于残差进行快速深度决策的帧中，以各深度Inter_2N×2N模式完成后的残差均值为特征，计算残差在高斯分布中的概率并根据概率大小确定当前CU是否分割；依次编码剩余CTU和后续帧，直到全部帧编码完成。该方法在较好保持视频编码质量的同时能较大幅度地降低HEVC帧间预测的计算复杂度。
一种基于分布 hevc 快速深度划分方法

[发明专利]一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质-CN202211009923.4在审
发明人： 崔子冠;郑静;吴立鹏;唐贵进;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质，其包括：获取失真图像，并对失真图像进行尺寸调整；提取尺寸调整后的失真图像的梯度图、相位谱图、振幅谱图、频谱图，得到失真图像的特征图集；对尺寸调整后的失真图像进行两倍下采样后，通过双三次插值恢复图像尺寸，得到缩放处理后的图像；根据尺寸调整后的失真图像和缩放处理后的图像，得到失真图像的差异图；提取差异图的梯度图、相位谱图、振幅谱图、频谱图，得到差异图的特征图集；将失真图像及其特征图集、差异图及其特征图集输入预先构建的质量评价模型，得到失真图像的质量评价结果，其中，质量评价模型采用元学习框架构建。本发明具有更好的质量预测准确性和泛化能力。
一种参考图像质量评价方法装置存储介质

[发明专利]一种结合显著边缘特性和全局特性的无参考图像模糊质量评价方法-CN202110526272.5在审
发明人：周阳;凌智蕾;罗鹏;崔子冠 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合显著边缘特性和全局特性的无参考图像模糊质量评价方法，包括以下步骤：对输入图像进行显著性检测，确定显著性区域图像块和非显著性区域图像块；对显著性区域图像块作边缘检测，确定非边缘块和边缘块；基于纹理特征对非边缘块进行判别，确定平滑块和纹理块；基于边缘模糊宽度特征对边缘块和纹理块进行局部质量评价，得到显著局部质量分数；对图像块进行全局质量评价，得到全局质量分数；融合显著局部质量分数与全局质量分数。本方法采用了显著局部特性和全局特性相结合的整体框架，分别计算显著局部质量分数和全局质量分数，融合得到整个输入图像的质量分数，更加充分地利用输入图像的信息从而使评价结果更全面可靠。
一种结合显著边缘特性全局参考图像模糊质量评价方法

[发明专利]基于深度信息和显著性信息的人群计数方法及系统-CN202210992920.0在审
发明人： 崔子冠;苏航;唐贵进;干宗良;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度信息和显著性信息的人群计数方法及系统，包括：采集指定区域的人群样本图像；将采集到的人群样本图像输入训练好的基于显著性信息和深度信息的密度图预测模型；输出人群样本图像中的总人数。将人群显著性信息引入了人群计数领域，将人头标注点作为人眼关注点，利用高斯模糊生成人群计数的视觉显著性标签，利用深度学习网络进行训练测试，得到了人群计数的视觉显著性信息，辅助人群计数的训练；利用视觉显著性信息和深度信息相结合的方式来辅助人群计数，利用显著性信息可以校正深度信息，降低没有人群信息区域造成的干扰，提高计数效果。
基于深度信息显著人群计数方法系统

[发明专利]基于运动估计的学生行为检测方法-CN201810721742.1有效
发明人：唐贵进;李辉;刘小花;崔子冠;朱秀昌 -专利权人：南京邮电大学;南京恒新天朗电子科技有限公司
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动估计的学生行为检测方法，应用于智能录播系统中，方法包括步骤：首先由视频采集模块采集智能录播系统中学生行为的YUV数据帧，并对采集得到的YUV数据帧做预处理；然后对预处理后图像的当前帧与前一帧依次做差分、二值化、腐蚀和膨胀操作，实现提取当前帧较于前一帧的运动轮廓区域和运动轮廓区域的外接矩形，并滤除面积过小的外接矩形的功能；接着对运动轮廓区域所在的像素块作运动估计，得到所有像素块的水平位移矢量和垂直位移矢量，并根据水平位移矢量和垂直位移矢量求出运动轮廓区域的运动角度大小；最后根据连续多帧中运动轮廓的运动角度大小对学生行为进行识别。本发明能有效减少行为识别的运算量，提高行为识别的准确性。
基于运动估计学生行为检测方法

[发明专利]一种基于像素特征的新型目标追踪定位方法-CN201811074019.5有效
发明人：刘峰;朱一峰;崔子冠;干宗良;唐贵进 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于像素特征的新型目标追踪定位方法，包括：人体区域消除：对图像像素点的RGB分量进行三帧差法提取前景，并对前景图像进行二值化处理得到二值图像；检测二值图像中的人体关键点，包括手部关键点、眉心关键点和双足中点；标记二值图像的所有连通区域；目标追踪定位：根据连通区域的像素分布特性来确定目标位置及目标定位点；运动特征修正：根据检测出连通区域中的像素点分布特性对目标使用降维方法来求取区域的矢量方向并进行目标点位置修正。本发明方法可以快速的提取运动特征，无论是在背景简单还是复杂场景中都能快速准确的追踪定位到运动目标，尤其是运动时间短、目标细长的目标时，极具实用性，具有很好地推广前景。
一种基于像素特征新型目标追踪定位方法

[发明专利]基于多层特征图融合的SSD目标检测算法-CN201910393189.8有效
发明人：唐贵进;李茂鹏;刘小花;崔子冠;杨苏娟 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了计算机视觉领域内的一种基于多层特征图融合的SSD目标检测算法，包括以下具体步骤：对图像进行预处理，将图像大小缩放成网络能够进行检测的尺寸；选取网络Darknet53对图像进行特征提取；在网络Darknet53的后面额外增加三个卷积层，融合Darknet53中后三层卷积层及增加的三层卷积层所产生的六层特征图；将该融合的特征图使用卷积进行下采样操作，产生金字塔特征层次结构；将网络Darknet53的后两层及额外增加三个卷积层产生的五层特征图进行上采样操作，然后与金字塔特征层次结构中尺寸对应的特征图进行融合；在这六层融合后的特征图上使用一系列卷积产生最终的检测结果，本发明极大的改善了目标检测的能力，可用于图像处理中。
基于多层特征融合 ssd 目标检测算法

[发明专利]一种基于回归树分类的双重映射学习压缩人脸图像复原方法-CN201911035976.1有效
发明人：刘峰;邓金晶;干宗良;崔子冠 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于回归树分类的双重映射学习压缩人脸图像复原方法。在训练阶段，首先将得到的残差人脸图像不重叠分块，对应位置压缩图像块向外扩展后分块构成训练样本集；再对每个压缩图像块进行二次重叠分块，对得到的每个子块进行多维特征提取再进行回归树分类；通过分类结果引导压缩图像块进行全局回归和多局部线性回归的双重映射；得到的双重映射作为压缩图像块和残差图像块之间的非线性回归模型；将上述模型应用到待清晰的图像块中，得到复原后的残差图像块；按照位置顺序将残差图像块无重叠拼接后再加上压缩图像，得到最终复原后的清晰人脸图像。
一种基于回归分类双重映射学习压缩图像复原方法

[发明专利]一种基于Adaboost和模板匹配的车门限位器检测方法-CN201910027016.4有效
发明人：刘峰;余义;干宗良;崔子冠;唐贵进 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Adaboost和模板匹配的车门限位器检测方法，包括利用Adaboost分类器对待测车门限位器的图片中的螺母特征进行识别与定位；根据待测车门限位器的图片中螺母特征的定位结果以及待测车门限位器的图片的上螺母与字符特征之间的位置关系，初步对待测车门限位器图片上的字符区域进行粗定位；利用双重迭代法制作字符的最佳模板库，同时求得模板匹配的最佳阈值；提取待测车门限位器图片和模板的边缘特征，利用改进的快速模板匹配方法识别这些字符，完成待测车门限位器检测与识别的几个步骤；提升了车门限位器检测的检测速度和正确率。
一种基于 adaboost 模板匹配车门限位器检测方法

[发明专利]一种适用于视频编码的图像显著性快速检测方法和装置-CN201811551784.1有效
发明人： 崔子冠;姚煜涛;干宗良;唐贵进;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于视频编码的图像显著性快速检测方法和装置，方法包括对YUV格式的视频帧图像，将亮度分量Y缩放并对整体图像做DCT变换，对变换系数取符号函数得到图像签名描述子后对其做逆DCT变换得到图像全局显著性；分别以亮度分量Y不重叠的预定图像块和色度分量UV的相应图像块为单位进行DCT变换，分别提取Y分量和UV分量各自的直流系数即强度特征和部分交流系数即纹理特征，使用对比度测量并融合后得到图像局部显著性；融合图像全局显著性和图像局部显著性得到最终显著性。本发明利用DCT变换来提取编码帧图像的特征，考虑了人眼观察图像的全局显著性和局部显著性，显著性计算准确且高效，适合用于视频编码前的检测以指导编码资源的优化分配。
一种适用于视频编码图像显著快速检测方法装置

[发明专利]基于优化图像前景和背景种子的人眼凝视点预测方法-CN201910456761.0有效
发明人： 崔子冠;陈赐宗;干宗良;唐贵进;刘峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V40/19 文献下载
摘要：本发明公开了图像处理中的人眼凝视点预测技术领域的一种基于优化图像前景和背景种子的人眼凝视点预测方法，旨在解决现有技术中前景种子或背景种子容易被误分类且对比度与相关性利用不合理的技术问题，本发明所述方法包括以下步骤：对输入图像进行超像素分割；对超像素块，计算空间位置加权的颜色对比度，得到以超像素块为单位的初步显著图；构建7维特征，并计算各类的显著度均值；进行流形排序得到基于优化前景的显著图和基于优化背景的显著图；进行非线性融合，并通过阈值化得到人眼凝视点位置。本发明利用优选的前景和背景种子得到显著图，并通过非线性融合得到最终显著图和人眼凝视点位置，得到的结果更加准确。
基于优化图像前景背景种子凝视预测方法

[发明专利]一种基于注意力残差模块和支路融合的人体关键点检测方法-CN202010410104.5有效
发明人：刘峰;龙芳芳;干宗良;崔子冠;赵峥来 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力残差模块和支路融合的人体关键点检测方法。属于计算机视觉技术领域，包括如下步骤：用特征提取网络对输入图片进行特征处理，得到特征图；将特征图输入区域生成网络得到目标建议框；进行区域池化操作，得到感兴趣区域特征图；再将其输入卷积层中进行特征提取操作得到特征图一；利用支路一、支路二进行特征提取和融合；将两支路的结果叠加，先用反卷积进行分辨率复原再进行两倍的线性插值上采样；将关键点的位置建模为独热二进制掩码进行训练。本发明使得网络输出的信息多样性有所改善，更好地捕捉不同视野，不仅在简单场景下有效解决了检测关键点混乱的问题，其准确性和效率性得到提高，且能够良好的适应复杂场景。
一种基于注意力模块支路融合人体关键检测方法

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