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[发明专利]一种基于偏振约束的四维块匹配偏振图像去噪方法-CN202310702378.5在审
发明人：胡浩丰;刘贺东;李校博;程振洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于偏振约束的四维块匹配偏振图像去噪方法，其中，该方法包括偏振图像扩增步骤、四维块匹配步骤、四维滤波步骤和偏振图像估计步骤，偏振图像扩增用以充分利用图像通道间的偏振信息，以产生三维偏振数据，四维块匹配将具有相同偏振信息的三维偏振图像块整合为四维矩阵进行滤波，四维滤波步骤对四维矩阵进行四维变换，然后对变换域的图像块进行滤波降噪，图像估计步骤将图像块进行复原，以产生对噪声偏振图像的无噪声估计，该方法通过偏振图像生成步骤和四维块匹配步骤约束了偏振信息，滤波处理后不仅能高效去除偏振图像中的噪声，还能从噪声图像中准确恢复目标的偏振信息，从而有利于偏振成像的实际应用场景与范围。
一种基于偏振约束四维块匹配图像方法

[发明专利]一种基于双光梳脉冲编码的水下测距系统及方法-CN202310482319.1在审
发明人： 李校博;赵海涵;石浩男;翟京生 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01S17/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双光梳脉冲编码的水下测距系统及方法，该系统包括双光梳水下测距单元利用包括P‑参考脉冲光、P‑测量脉冲光在内的双光梳信号与P‑本振脉冲光进行合束与干涉，实现双光梳的水下距离的精确测量；脉冲编码测距单元对所述双光梳信号中的P‑参考光脉冲和P‑测量光脉冲的P偏振光和S偏振光分别进行编码，得到S编码‑参考脉冲光和S编码‑测量脉冲光，所述所述S‑编码参考脉冲光与所述S‑编码测量脉冲光进行合束后，完成脉冲编码的水下距离测量；水下折射率修正单元在空气中和水下两次测量后，实现折射率的修正。本发明能够拓展测量的非模糊范围，实现高精度、高采样率的水下距离精确测量。
一种基于双光梳脉冲编码水下测距系统方法

[发明专利]一种水下图像处理方法与系统-CN202211661043.5在审
发明人：张卫红;胡浩丰;李校博;李续锦;杨依光;徐德刚;翟京生 -专利权人：天津大学;青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种水下图像处理方法与系统，上述方法包括：获取水下图像；在频域内对水下图像进行对比度增强；在空域内对水下图像进行颜色校正；将对比度增强后的水下图像与颜色校正后的水下图像在Lab色域空间进行通道融合，获得最终输出图像。本发明提出的结合频域、空域和Lab色域空间的水下图像处理方法，在Lab色域空间把频域内对比图提升的亮度通道与空域内颜色修正的颜色通道相融合，实现水下图像对比度和色彩的同时改善。
一种水下图像处理方法系统

[发明专利]基于正交线偏振图像频域处理和偏振关联的散射介质成像方法-CN202310063357.3在审
发明人：胡浩丰;许珈诺;李校博;赵健;翟京生;刘贺东 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正交线偏振图像频域处理和偏振关联的散射介质成像方法，应用于对浑浊水体中图像的复原。该方法首先通过对正交线偏振图像中的最小光强图在频域上的高通滤波预处理，再经偏振保持与关联处理，最终实现对散射介质中物体清晰图像的复原。该方法创新性地将正交线偏振图像的频域处理和偏振关联相结合，应用于浑浊水下的图像增强，有效分离并去除了低频的散射光信息，提高图像的对比度与清晰度。该方法对于散射介质中成像质量的提升具有重要意义。
基于正交偏振图像处理关联散射介质成像方法

[发明专利]基于深度神经网络的分焦平面偏振图像去噪方法-CN201910718660.6有效
发明人：刘铁根;黎海育;胡浩丰;李校博 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的分焦平面偏振图像去噪方法，包括以下步骤：创建偏振图像数据集；设计深度神经网络PDRDN，该网络学习噪声图像和无噪图像之间的残差图；使用定制的损失函数优化网络参数，直到模型参数达到稳定为止；将待去噪的图像输入到训练好的网络中得到输出残差图，然后利用噪声图像和残差图预测干净图像。本发明能够达到更好的去噪效果，用于提升偏振图像质量、降低噪声对偏振信息的影响。
基于深度神经网络平面偏振图像方法

[发明专利]一种水下图像增强方法-CN202211595285.9在审
发明人：胡浩丰;徐淑萍;李校博;张卫红;翟京生 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种水下图像增强方法，包括以下步骤：S1.对原始水下图像利用偏色因子值和Lab颜色空间的色度均值进行偏色判断；S2.对不同有偏色的图像进行颜色补偿得到颜色补偿图像；S3.将颜色补偿图像和无偏色图像转换到Lab颜色空间，获得图像的亮度分量L和色度分量a，b，对亮度分量L分别进行CLAHE算法和多尺度细节提升算法，得到对比度增强的亮度分量Le和细节图；S4.将对比度增强的亮度分量Le和细节图线性融合，并将融合所得亮度分量Lf和色度分量a，b转换回RGB颜色空间，得到最终的水下增强图像。
一种水下图像增强方法

[发明专利]一种基于消除通道间串扰的彩色偏振图像复原方法-CN201910660103.3有效
发明人：胡浩丰;刘铁根;管子健;王辉;李校博;程振洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于消除通道间串扰的彩色偏振图像复原方法，步骤1、对被探测目标物体3进行拍照；步骤2、在获取的彩色偏振图像中找到最亮与最暗的图像，分别对应背向散射光最大和最小的情况；步骤3、利用RGB通道间透过率的消串扰矩阵来修正各通道串扰引起的透射率偏差，步骤4、将优化矩阵Topt代入消串扰矩阵公式和消除串扰后的光强图公式，通过逐步计算得出消串扰复原后的最终复原图像。与现有技术相比，本发明首次将彩色图像的通道串扰与传统的散射介质中偏振光学模型相结合，应用到散射介质环境下的彩色偏振图像去雾领域，有机融合了偏振图像复原和色彩校正。
一种基于消除通道间串扰彩色偏振图像复原方法

[发明专利]基于改进VMD-GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法-CN202211481962.4在审
发明人： 李校博;石浩男;赵海涵;胡浩丰;翟京生 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01S7/493 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于改进VMD‑GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法，步骤1、获取双光梳干涉条纹信号，得到原始双光梳干涉条纹信号f(t)；步骤2、将原始双光梳干涉条纹信号f(t)作为输入信号，进行迭代的VMD‑GWO算法优化与分解处理，得到收敛于适应度函数的最优解(k,α)；步骤3、将最优解(k,α)作为得到信号信噪比与包络对称性均为最优的VMD分解参数；步骤4、对各个模态分量进行筛选，选择其中包含双光梳干涉条纹的若干个模态分量；步骤5、舍去高、低频噪声信号；步骤6、重构双光梳干涉条纹信号。与现有技术相比，本发明提高双光梳干涉条纹信号的信噪比以及峰值位置提取的准确性，优化了双光梳干涉条纹的时域形状特征。
基于改进 vmd gwo 算法双光梳干涉条纹信号方法

[发明专利]一种基于深度学习的偏振图像超分辨率重建方法-CN202211403929.X在审
发明人：胡浩丰;杨世瑶;李校博;翟京生 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的偏振图像超分辨率重建方法，可用于由低分辨率偏振图像重建出相应的高分辨率偏振图像。该方法包括：基于偏振相机采集高分辨率偏振图像，并进行预处理得到低分辨率偏振图像，制作数据集；通过浅层卷积神经网络融合特征信息；通过残差密集模块进行密集融合特征；利用升尺度模块将图像特征通道数放大到对应放大因子的倍数；通过输出模块得到超分辨率偏振图像；利用偏振感知与像素混合损失函数对神经网络进行优化。该方法基于深度学习卷积神经网络，构建了超分辨率重建神经网络模型，使用偏振感知与像素混合损失函数对神经网络进行训练优化，可将低分辨率偏振图像重建得到超分辨率偏振图像。
一种基于深度学习偏振图像分辨率重建方法

[发明专利]基于深度神经网络的低照度彩色偏振图像增强方法-CN202010647281.5有效
发明人：胡浩丰;林洋;刘铁根;李校博;程振洲;韩迎东 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的低照度彩色偏振图像增强方法，将充足曝光的清晰彩色偏振图像和低照度的彩色偏振图像构建成图像数据集；对图像数据集中每一幅偏振图像进行预处理；将图像数据集拆分为训练集、验证集和测试集；构建用于低照度彩色偏振图像增强的深度神经网络，具体为构建依序连接的浅层特征提取模块、残差‑密集连接模块和特征融合模块，设计该深度神经网络的损失函数；得到训练完成的深度神经网络训练模型；将测试集放到训练好的深度神经网络训练模型进行测试，输出最终的图像增强结果。本发明充分将多维度的偏振参量用于图像增强，在极低照度下显著地降低图像噪声，提高图像对比度，并恢复彩色图像原有的色彩。
基于深度神经网络照度彩色偏振图像增强方法

[发明专利]一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法-CN202211332048.3在审
发明人：胡浩丰;刘贺东;李校博;翟京生;程振洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法，该方法包括：基于彩色偏振相机采集的高噪声与低噪声彩色偏振图像数据集，并对数据集预处理；基于残差密集构架的三维卷积神经网络结构设计，网络输入为五维张量格式的低信噪比彩色偏振图，输出为高信噪比五维张量彩色偏振图；基于物理约束的彩色偏振损失函数设计。该方法利用了三维卷积的高维特性，能够同时对像素长、像素宽、偏振以及颜色通道四个维度进行协同特征提取与融合，不仅能高效去除彩色偏振图像中的噪声，从噪声图像中准确恢复目标的偏振信息，而且对于彩色图像的色偏、色差问题也能进行校正，利于提升彩色偏振成像技术在的实际噪声环境下的成像质量。
一种基于三维卷积神经网络彩色偏振图像方法

[发明专利]在散射环境中基于双目视觉的偏振图像复原装置及方法-CN201910713565.7有效
发明人：胡浩丰;张燕彬;刘铁根;王辉;李校博;程振洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种在散射环境中基于双目视觉的偏振图像复原装置及方法，该装置包括光源(1)、第一水平偏振片(2)带有正交偏振片的双目成像系统以及计算机处理单元；步骤1、利用带有正交偏振片的双目成像系统获取两幅偏振图像，分别平行和垂直于照明偏振光；步骤2、得到目标物体的深度图像，将右图各像素点的灰度值映射到左图上，获得匹配后的右图；步骤3、获取不同位置(x,y)的透过率t(x,y)；步骤4、得到复原图L(x,y)；步骤5、得到图像的偏振度DOP。与现有技术相比，本发明能够在较高浓度的散射介质环境下，恢复清晰图像并识别偏振度不同的物体，尤其在物体光强相近时能根据偏振度的不同来区分物体。
散射环境基于双目视觉偏振图像复原装置方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法-CN202211116513.X在审
发明人：胡浩丰;金慧烽;李校博;翟京生;刘贺东;程振洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法，使用非配对数据集训练一个适用于偏振图像去噪的生成对抗网络，以获得泛化性能强的偏振图像去噪模型，包括以下步骤：搭建生成对抗网络；生成对抗网络包括去噪生成器、噪声生成器、光强判别器、线性偏振度判别器和偏振角判别器，其中去噪生成器、噪声生成器均由浅层特征提取模块、残差密集模块和转换模块组成，光强判别器、线性偏振度判别器和偏振角判别器均由5层卷积层组成；构建损失函数并训练生成对抗网络，得到生成对抗网络偏振图像去噪模型；将真实偏振噪声图像输入至生成对抗网络偏振图像去噪模型中即能够实现无监督偏振图像去噪。
一种基于生成对抗网络监督偏振图像方法

[发明专利]基于生成对抗网络的水下灰度偏振图像复原方法-CN202110749303.3有效
发明人：胡浩丰;齐鹏飞;刘铁根;李校博;程振洲;韩迎东 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的水下偏振图像复原方法，步骤1、使用黑白偏振相机在清水下采集清晰的水下偏振图像和浑浊的水下偏振图像；步骤2、进行图像数据预处理，构建成图像数据集；步骤3、构建训练集、验证集和测试集；步骤4、构建包括生成器和判别器的深度神经网络；步骤5、对所述深度神经网络进行训练，生成对抗网络训练模型，最终得到训练好的深度神经网络训练模型；步骤6、将步骤3中的测试集放到训练好的深度神经网络训练模型进行测试，输出最终的水下偏振图像复原结果。与现有技术相比，本发明无需复杂地获取成对的水下偏振图像，通过数据集不配对的方式即可无监督地进行训练并获得清晰的水下偏振复原图像。
基于生成对抗网络水下灰度偏振图像复原方法

[发明专利]一种基于偏振纯度的散射环境成像表征方法-CN202210965540.8在审
发明人： 李校博;翟京生;胡浩丰 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于偏振纯度参数的散射环境成像表征方法，步骤1、搭建散射水体环境下的偏振穆勒成像系统，调制成像系统中的偏振生成器和偏振分析器，计算出散射环境下目标场景对应的穆勒矩阵；步骤2、计算出偏振纯度的三个指标对应的图像，基于三张图像表征散射环境下的目标场景；步骤3、区分不同材质的目标物体；步骤4、进行三张偏振纯度的三个指标对应的图像增强，进一步提升图像细节识别度和图像的对比度，获得远超基于光强度图技术的高质量成像图像。与现有技术相比，本发明具有更完备的目标物体退偏表征能力，在强散射环境下可显著增强图像对比度和丰富图像细节，突出目标场景中不同材质的目标物体。
一种基于偏振纯度散射环境成像表征方法

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