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公开(公告)号：CN109410135B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811163803.3
申请日：2018-10-02
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于生成对抗网络的图像去雾、加雾方法。本发明是利用神经网络逼近雾成像的物理模型，通过生成对抗网络进行学习，自动的从大量的图像样本中学习出无雾图像到有雾图像之间的映射关系以及有雾图像到无雾图像之间的逆映射关系，进而利用此来实现图像的去雾和加雾处理。本发明从有雾图像和无雾图像当中学习出两者的映射关系，不用同一场景下有雾和无雾成对图像的要求。从而避免非物理模型中的机制难以解释，或者在物理模型中的参数估计中人为因素的影响，以及有雾无雾图像对数据库的构建难题，从而达到可解释性更强以及效果更可靠的目的。
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公开(公告)号：CN107273517A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710478207.3
申请日：2017-06-21
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30023
Abstract: 本发明属于多媒体信息检索技术领域，具体为基于图嵌入学习的图文跨模态检索方法。本发明首先提取图片和文本的数据特征，然后建立一个图文双层的近邻图，通过近邻图及标签信息以神经网络的框架来学习得到嵌入层；通过嵌入层可以将图片、文本两个不同模态的数据映射到一个可以直接度量相似度的统一空间；相对现有方法线性投影的方式，可以更好的近似映射后的流行空间；在嵌入层，用户可以直接检索出与查询样本最相近的目标样本，以此来实现图文的跨模态检索。本发明能有效地跨越了不同模态媒体之间的语义鸿沟，进而使得跨模态搜索引擎返回的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN101082987B
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN200710042916.3
申请日：2007-06-28
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，具体是一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法。该方法通过统计两幅直方图相同窗口之间的取值差异及不同距离窗口之间的取值差异，求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异，并将其作为评价这两幅直方图相似性的标准。针对图像的灰度直方图用本发明度量方法和传统度量方法进行比较，表明该评价标准在直方图发生偏移的情况下性能优于传统的度量标准。本发明提出直方图相似性度量方法，给出相似性的评价标准，为基于直方图的图像检索等应用提供更可靠的依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101944181A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010197945.9
申请日：2010-06-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体为一种模式分类模型由抽象到具体AtoC模型。AtoC模型依次包含多模块(MM )，MAX模块(MAXr)，决策模块(DM)，少模块(LM)。AtoC模型利用概率在计算机中表示抽象，然后根据一些决策规则，从对应的类中选出较少的类，最后把这些较少的类再送入相应的少类分类器中得到一个确切的类别归属。由抽象到具体AtoC模型具体可以应用于人脸识别、数字识别、表情识别、字母识别等模式识别问题。
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公开(公告)号：CN101782625A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN200910045494.4
申请日：2009-01-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明是一种基于Gradation-Boosting算法的电子电力系统故障诊断方法，首先建立了三相电力逆变电路的仿真模型，根据实际情况对系统的故障情况进行仿真，获得各类故障样本，将所有样本根据实际故障的发生频率划分成不同等级，然后用这些样本作为学习样本对神经网络进行反复训练，最后用Gradation-Boosting算法将训练好的神经网络整合成一个完整的高性能故障诊断系统。本发明可提高电力电子故障诊断系统的故障检测正确率，降低实际应用系统中由于漏检、误检造成的损失。
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公开(公告)号：CN101036606A
公开(公告)日：2007-09-19
申请号：CN200710039657.9
申请日：2007-04-19
Applicant: 复旦大学
IPC: A61F9/00
Abstract: 本发明属于图像处理和视觉恢复技术领域，具体是一种基于自适应映射的红绿色盲矫正方法。该方法首先建立红绿色盲的仿真模型，然后对原始图像进行分阶处理，依据统计得到的颜色数和颜色分布来划分投影区域，最后按照颜色频数的大小和投影划分建立正常视觉颜色空间到色盲颜色面上的一对一的映射关系，并按照这种映射关系对原始图像进行矫正。本发明的目的是提高红绿色盲患者分辨色彩的能力，使得原始图像中看不到的信息在矫正图像中清楚地呈现出来，且图像处理在眼外进行，对眼睛没有损伤，因此它在红绿色盲的治疗和矫正上具有较强的可行性。
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公开(公告)号：CN1895191A
公开(公告)日：2007-01-17
申请号：CN200610026462.6
申请日：2006-05-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于神经网络和视觉恢复技术领域，具体是一种基于BP神经网络的色盲与色弱矫正方法。该方法使用色盲和色弱患者视网膜上视觉感受细胞对具体视觉图像的响应信号，通过BP神经网络训练，获取与正常人视觉感受细胞对相同图像的响应相类似的信号，将色盲与色弱患者视觉感受细胞的异常响应信号转变为正常响应信号。本发明中不但提出了针对色盲与色弱矫正的BP神经网络训练的方法和相应的模型，还提出了该方法的具体实现步骤，从而为色盲与色弱的矫正提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN201311642Y
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200820155344.X
申请日：2008-11-13
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06K9/2027 , G06K2009/00932
Abstract: 本实用新型涉及便携式手背静脉图像采集装置，属于人体生物认证领域的生物特征采集部分。本实用新型便携式手背静脉采集仪在外壳的正面上嵌有红外滤镜和红外灯，红外灯均匀分布在红外滤镜的周围，另外还嵌有一个红外距离感应模块；外壳的内部设有光学镜头，光学镜头后部与CMOS图像传感器固连，图像传感器成像于成像处理电路，成像处理电路将采集到的手背静脉图片传输到计算机上；成像处理电路给以红外灯控制模块信号以调整红外灯的工作状态。本实用新型可以运用于手背静脉识别系统，而且体积小，便于携带，利用USB的即插即用功能可以在不同的计算机手背静脉识别系统上运用。
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