公开(公告)号：CN117876249A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410059398.X

申请日：2024-01-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王国庆 ,  吴煜辉 ,  李天宇 ,  王智文 ,  杨阳

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于扩散模型和物理模型的低光照图像增强方法，将低光照图像分解得到照度图像和反射图像后，作为物理基先验信息输入到扩散模型中，并且在扩散过程后通过优化网络对照度图像、反射图像和输入图像同时处理，得到最终的增强结果；具体的讲，先将低光照图像输入到预训练好的基于Retinex模型的图像分解网络中，得到对应的照度图像和反射图像，然后在调整网络中减少这两部分的误差，并作为物理基先验信息和低光照图像一起输入到去噪网络中，进行逐步去噪，从随机噪声中重建出的低光照图像对应的正常光照图像。

公开(公告)号：CN115346619A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210997162.1

申请日：2022-08-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 梁立军 ,  孔哲 ,  李天宇 ,  马铉超

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的高分子海水淡化膜的设计方法，包括如下步骤：S1、基于化学知识构建元素‑分子基团‑分子结构的知识图谱，构建分子结构信息数据集；S2、获取高分子淡化膜设计制作的相关数据，建立海水淡化膜数据库，并结合分析结构信息数据集进行适用于图神经网络模型的特征化处理，生成邻接矩阵；S3、搭建图神经网络；S4、通过训练图神经网络输出高分子海水淡化膜设计模型；S5、通过高分子海水淡化膜设计模型预测符合海水淡化的海水淡化膜性能要求的化学结构。该方法以解决实际中海水淡化膜设计成本和时间成本高，以及现有神经网络无法较好的描述分子信息的问题。