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[发明专利]一种基于美学评价的带参考人眼图像修复方法-CN201910065383.3有效
发明人：颜波;林青;巴合提亚尔·巴热;谭伟敏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体为一种基于美学评价的带参考人眼图像修复方法。图像修复是指利用算法来替换已丢失或者损坏的图像数据。人眼图像修复主要用于拍照中的闭眼、斜眼等情况，以产生真实、自然、美观的新人眼。本发明方法包括：从待修复图像中标记出眼睛的位置；基于人眼美学评价和人脸结构相似性选择参考图；对参考图片提取眼部位置；将输入图像、参考图像和对应的眼部标记共同载入生成器，通过深度网络生成修复的人脸图像。在网络的训练中引入全局判别器、局部判别器和人脸语义解析网络来辅助生成器学习人眼修复任务。实验结果表明，本发明可以生成自然美观且与原面部相符的人眼，有效解决人眼修复问题。
一种基于美学评价参考图像修复方法

[发明专利]基于深度学习的肠镜质量检查控制系统-CN201910200569.5有效
发明人：颜波;钟芸诗;牛雪静;蔡世伦;谭伟敏;阿依木克地斯·亚力孔 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-03-16 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于深度学习的肠镜质量检查控制系统。本发明系统包括：回盲瓣识别模型，用于把图像按照回盲瓣和非回盲瓣进行分类；肠道质量评分模型，用于把图像按照波士顿肠道准备质量的评分（0‑3）进行分类；两个模型由图像分类卷积神经网络将肠镜图像以及标签即回盲瓣标签或评分作为输入，经过端到端训练得到。通过识别回盲瓣以及按波士顿评分量表对肠道准备质量进行评分，对肠镜检查质量进行评估。实验结果表明，本发明系统用于肠镜检查质量的控制具有良好的特异度、敏感度，可在临床检查中辅助内镜医师，提高肠镜检查的质量。
基于深度学习质量检查控制系统

[发明专利]一种基于自建数据对的胃镜图像去模糊算法-CN202111600032.1有效
发明人：颜波;谭伟敏;李吉春;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗图像处理技术领域，具体为一种基于自建数据对的胃镜图像去模糊算法。本发明算法包括：对于胃镜视频的处理、制作胃镜清晰图‑模糊图训练样本以及胃镜去模糊算法的训练。具体而言，首先收集一定量的胃镜视频，对其中的数据进行清洗；然后收集医生的标注，对每一帧的清晰或者模糊进行标注，并对“指导模型”进行训练；再用采用全部为清晰图的视频段，合成清晰‑模糊肠镜图片数据对；最后用清晰‑模糊肠镜图片数据对，训练肠镜去模糊算法。实验结果表明，本发明算法对于肠镜模糊图片的模糊去除具有很好的效果，具有很强的应用价值。
一种基于自建数据胃镜图像模糊算法

[发明专利]一种鲁棒的自监督图像去噪方法-CN202211192386.1在审
发明人： 谭伟敏;颜波;黄辰宇 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-09 - 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，具体为一种基于构造成对噪声样本的鲁棒的自监督图像去噪方法。本发明方法包括：通过预去噪网络获取带噪图像的粗糙去噪图像；以组为单位将原始带噪图像与粗糙去噪图像做差得到近似真实分布的噪声；将成组的噪声执行组内循环移位操作两次，其结果分别与粗糙去噪图像相加，得到两组成对带噪样本；利用构造的成对带噪样本和一个不确定性感知的损失函数训练一个双分支去噪网络，使其去噪性能和鲁棒性得以提升。实验结果表明，本方法克服了之前自监督图像去噪方法的缺陷，有效提升了去噪图片的清晰度，同时本方法中构造带噪样本的方式具有较强的实用价值。
一种监督图像方法

[发明专利]一种智能辅助层级式眼科体征及疾病标注方法及系统-CN202210658763.X在审
发明人：颜波;韦巧玲;谭伟敏;赵晨;付浩 -专利权人：复旦大学;复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明属于医学影像处理技术领域，具体为一种智能辅助层级式眼科体征及疾病标注方法及系统。本发明包括：支持多次标注和自动比对的眼底疾病、体征标注，以供各标注终端对未标注的眼底图像进行眼科疾病和体征的关联标注；支持可调节的眼底图像增强；支持血管自动分割和血管面积计算。本发明可使医生方便地对眼底图像进行眼科疾病和对应眼科体征标注，同时系统提供图像增强、血管分割、血管面积技术等功能，以辅助医生提高标注的精度和效率。相比人工标注方式，可提高医生1倍以上标注速度。
一种智能辅助层级眼科体征疾病标注方法系统

[发明专利]一种眼科体征保持的眼底图像增强方法-CN202210708020.9在审
发明人：韦巧玲;颜波;赵晨;谭伟敏;谷卓遥 -专利权人：复旦大学附属眼耳鼻喉科医院;复旦大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种眼科体征保持的眼底图像增强方法。本发明方法采用基于CycleGAN的图像增强网络模型，该模型包括一个血管分割网络和由两个生成器、两个判别器组成的转换增强网络；考虑到眼底图像的特殊性，本发明模型除使用转换损失外，引入血管分割损失和结构损伤作为约束，使得增强后的眼底图像能够更好地保留眼底血管细节和病理形态结构。实验结果表明，本方法可以有效增强眼底图像，保留眼底体征，提高图像质量，使增强后的眼底图像更有利于临床医疗诊断；SSGAN模型在客观评价指标和眼科医生的主观评价结果表明优于现有模型，能有效地实现眼底图像增强，具有广泛的应用前景。
一种眼科体征保持眼底图像增强方法

[发明专利]基于本征表示学习的跨模态内镜图像转换及病灶分割方法-CN202210477177.5在审
发明人：颜波;钟芸诗;谭伟敏;蔡世伦;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-05-03 - 公布日： 2022-09-06 - 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，具体为一种跨模态内镜图像转换及病灶区域分割方法。本发明通过构建的基于本征表示学习的神经网络，将消化道内窥镜白光图像转换成高质量的窄带图像；使用无监督训练的本质特征提取器获取白光图像的本质特征，通过空洞空间卷积池化金字塔网络进行病灶区域的预测，得到病灶区域的分割结果；测试时，待测白光图像只需要和一张辅助的窄带图像经过一次前向传播，即可获得白光图像对应的窄带图像。本方法采用无监督学习方式，拥有很好的泛化性，在不同内窥镜设备上效果优异。本发明能够为白光内窥镜设备提供额外的窄带成像，为医生诊断提供更好的参考，基于窄带图像辅助的病灶区域分割能够自动定位病灶区域，从而大大提高疾病诊断效率，降低发病率和死亡率。
基于表示学习跨模态内镜图像转换病灶分割方法

[发明专利]一种基于误差补偿模型的高精快速三维定位系统-CN202210586073.8在审
发明人：丁伟利;谭伟敏;刘国庆;王文锋 -专利权人：燕山大学;燕控科技（秦皇岛）有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于误差补偿模型的高精快速三维定位系统，属于相机计算机视觉技术领域，包括系统硬件和高精度三维定位软件；系统硬件包括机器人机械手、单目工业相机、处理器、标志物和电动升降底座，单目工业相机通过捕获单张图片来获取标志物的特征圆圆心与单目工业相机的初始深度值，将当前像素距离比代入误差补偿模型，得到深度误差补偿值，将初始深度值加上深度误差补偿值实现深度测量，获得深度信息后，通过二维定位算法获得二维定位，最后通过高精度三维定位软件实现三维定位；处理器提供载体。本发明解决了标志物设计复杂、深度信息获取精度较低、需要借助其他传感器等问题，简化了安装要求，提高了普适性。
一种基于误差补偿模型快速三维定位系统

[发明专利]基于几何感知的深度学习多视角图超分辨率方法-CN202210380843.3在审
发明人：颜波;谭伟敏;程日;孙玉齐;马晨曦 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体为一种基于几何感知的深度学习多视角图超分辨率方法。本发明方法包括：将多视角场景里面所有多视角图片及其对应的深度图、相机内外参数输入到参考图片合成网络中，利用几何信息合成每张视角图片的多张参考图；将视角图片和合成的参考图片输入到参考超分辨率网络，通过利用合成的参考图片辅助视角图片超分辨率。本发明的优势在于利用场景里面所有多视角图片的信息来超分辨率。实验结果表明，本发明从所有视角图片提取到有用信息，可显著提高超分模型的性能，从而提高基于多视角图片应用的视觉体验。
基于几何感知深度学习视角分辨率方法

[发明专利]一种基于三维分解的人脸盲修复方法-CN202210370638.9在审
发明人：颜波;谭伟敏;白玉;何瑞安;林洋乐 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-08-05 - 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，具体为一种基于三维分解的人脸盲修复方法。本发明包括：使用人脸三维重建模型将人脸图像分解为纹理层、骨骼结构层和环境及位姿参数三部分；对骨骼结构层使用编码器‑解码器对其进行粗粒度填充，对纹理层先使用不同参数编码器‑解码器对其进行细粒度填充，再使用人脸增强模块对人脸细节增强；用三维重建网络中的渲染器将修复的两个成分与其他参数结合渲染得到修复重建后的三维人脸图像；将修复得到的三维人脸图像和被遮挡的输入图共同输入人脸精修模块，得到被修复的人脸图像。实验结果表明，当图像的遮挡范围没有被手动标注时，本发明能够准确地对人脸进行修复，同时保持未被遮挡部分和输入图像保持一致。
一种基于三维分解人脸盲修复方法

[发明专利]基于动态权重机制和时空特征增强的视频去模糊方法-CN202210370640.6在审
发明人：颜波;谭伟敏;付浪;李吉春 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体一种基于动态权重机制和时空特征增强的视频去模糊方法。本发明方法包括：通过特征提取模块对模糊图像进行特征提取，得到图像特征：对提取的图像特征通过使用UNet结构进行时序上前向和后向的传播融合；通过构建空间特征增强模块，对经过传播融合后的图像特征进行增强；通过重建模块，对增强后的图像特征进行重建；对重建后的图像特征进行去模糊。实验结果表明，本发明可以动态的恢复视频中模糊严重的区域，纹理细节丰富的区域，以及物体边缘等高频部分，提高主观视觉效果。
基于动态权重机制时空特征增强视频模糊方法

[发明专利]基于损伤面积感知和不确定性引导的医疗图像分割方法-CN202210370643.X在审
发明人：颜波;谭伟敏;代刘博;史家兴 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于损伤面积感知和不确定性指导的医疗图像分割方法。本发明方法包括：对图片提取感兴趣区域；根据损伤面积计算缩放矩阵，对感兴趣区域进行缩放；缩放后图像进行分割；用不确定性指导的方法监督分割。本发明将损伤面积感知技术用于处理样本中面积较小的样例分割，可以将小面积样本自动缩放到合适大小。实验结果表明，损伤面积感知技术可以很好的对小面积样本进行缩放，提升分割效果。
基于损伤面积感知不确定性引导医疗图像分割方法

[发明专利]基于可逆色调映射网络的传统图像压缩增强方法-CN202210370645.9在审
发明人：颜波;谭伟敏;王峻逸 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-07-29 - 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，具体为一种基于可逆色调映射网络的传统图像压缩算法增强方法。本发明以可逆深度神经网络结构为主体，在编码阶段将图像映射到线性空间，降低像素占用比特，在解码阶段建立鲁棒的色调映射还原；采用基于窗口自注意力的滤波模块在编解码阶段对映射图像抑制或增强，从而减轻量化丢失信息带来的影响。本发明是一种自动的传统算法增强方法，能够有效将深度学习方法的模式迁移到传统算法上。实验结果表明，本发明可以在未针对特定传统算法训练的前提下，提升其在非原设计目标的其它指标上的性能表现。
基于可逆色调映射网络传统图像压缩增强方法

[发明专利]基于不确定性感知的无监督图像去噪方法-CN202210370646.3在审
发明人：颜波;谭伟敏;黄辰宇 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-07-29 - 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，具体为一种基于不确定性感知的无监督图像去噪方法。本发明方法包括：构建提取平滑噪声模块和粗糙去噪网络，实现对噪声块的模拟以及对图像进行粗糙去噪；构建建模偶然不确定性的网络，估计噪声图像中不确定性高的像素，生成不确定性图，指导下一阶段的网络进行去噪；构建精去噪网络，通过不确定性图加权目标函数来引导网络降低不确定性对去噪过程的影响，使网络达到更好的去噪效果。实验结果表明，本发明可以有效去除图像中的噪声，并且去噪图像具有较好的纹理结构和视觉质量。
基于不确定性感知监督图像方法

[发明专利]基于协同特征补全的有遮挡场景下的人脸表情识别方法-CN202210370651.4在审
发明人：颜波;谭伟敏;邢稹;何瑞安 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于协同特征补全的有遮挡场景下的人脸表情识别方法。本发明联合遮挡物抠除与特征补全来应对遮挡给表情识别带来的影响，具体步骤包括：使用遮挡物抠除模块检测并抠除人脸遮挡图像中的遮挡物；根据成对的无遮挡图像生成类别激活图以确定表情识别时具有判别性的区域；结合类别激活图与遮挡物位置掩码生成最终需要进行特征补全区域的掩码，在对应无遮挡图像中间特征图的指导下进行特征补全。实验结果表明，本发明能检测出破坏人脸完整性的遮挡物并识别该图像对应的表情类别。
基于协同特征遮挡场景表情识别方法

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