公开(公告)号：CN118055247A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410202120.3

申请日：2024-02-23

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋娟 ,  李景新 ,  王柯俨 ,  何佳祥

IPC: H04N19/48 ,  G06T9/00 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  H04N19/63 ,  H04N19/13 ,  H04N19/157 ,  H04N19/102 ,  H04N19/154 ,  H04N19/423 ,  H04N19/61

Abstract: 本发明公开了一种人机视觉联合的可分级图像压缩系统及方法，主要解决现有图像压缩编码技术中的语义可分级问题。系统包括图像采集模块、编码模块、数据存储模块、解码模块、输出显示模块和机器视觉分析模块，编码和解码模块均包括机器视觉和人类视觉的编解码子模块；图像采集模块获取原始图像并输入编码模块，提取适用于机器视觉任务的图像高维特征和相关特征进行压缩编码，解码模块对其解码后，高维特征输出至机器视觉分析模块、特征融合子模块对两种特征进行融合，最后由人类视觉解码子模块根据融合特征得到重构图像。本发明能够实现针对人类视觉和机器视觉的语义可分级图像压缩，同时增强对不同机器视觉任务的迁移能力。

公开(公告)号：CN116912520A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310919325.9

申请日：2023-07-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王柯俨 ,  刘园 ,  周培诚 ,  麦兴国 ,  熊浩博 ,  刘凯 ,  张静 ,  李云松

IPC: G06V10/58 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于空谱特征提取的高光谱端到端压缩方法，主要解决现有高光谱图像压缩方法不能充分利用高光谱图像光谱信息提取光谱特征的问题。其实现方案是：将现有高光谱数据集划分为训练集和测试集，并对训练集进行扩充；构建包括空谱特征提取模块、空谱特征融合编码模块、熵模型、空谱特征融合解码模块和空谱特征恢复模块组成的基于空谱特征提取的高光谱端到端压缩网络及其损失函数；将训练集按批量大小分别平分为多个图像组，并依次循环输入多次，直到损失函数收敛完成训练；将测试集输入到训练好的压缩网络，得到重建的高光谱图像。本发明能分别提取空间特征和光谱特征，有效提高高光谱图像压缩效率，可用于遥感高光谱图像的处理。

公开(公告)号：CN111161141B

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN201911177023.9

申请日：2019-11-26

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李娇娇 ,  梁虎 ,  李云松 ,  崔如星 ,  宋锐 ,  王柯俨 ,  郭杰

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于高光谱图像超分辨率处理技术领域，公开了一种基于频带间注意力机制对抗学习高光谱单图超分辨率方法，搭建三维生成对抗网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、损失函数、学习率；将频带注意力机制嵌入生成网络的残差块之间；使用训练数据集对三维生成对抗网络模型进行训练，调整其内部参数；使用测试数据集对三维生成对抗网络模型进行检核，根据模型输出求平均峰值信噪比MPSNR、平均结构相似性指数MSSIM、平均均方根误差MRMSE和光谱角制图SAM，评价三维生成对抗网络模型的超分辨率处理性能。本发明是端对端可训练的高光谱单图超分辨率模型，能够有效实现高光谱图像空间分辨率的增强和光谱保真。

公开(公告)号：CN109543358B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN201910025229.3

申请日：2019-01-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴宪云 ,  王康 ,  李云松 ,  赵罡 ,  苏丽雪 ,  孙力 ,  司鹏辉 ,  郑为 ,  申珅 ,  雷杰 ,  王柯俨 ,  吕维 ,  孙乃葳

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种GPU上KD树的射线追踪加速系统及KD树输出方法，解决了对水下复杂目标的声场强度快速预报问题，系统按信号连接方向依次包含的模块有：显存预申请、数据预处理、KD树加速搜索生成、虚拟孔径面生成、射线追踪、积分和界面显示模块。增设了显存预申请模块，并在KD树加速搜索生成模块中加速了节点剖分过程。KD树输出方法，实现步骤：输入数据；剖分判断；计算剖分面；辅助数组赋值并扫描；剖分当前节点；输出数组完成建树。本发明能对任意三角面元模型做声场强度计算。使用本发明仿真声线的传播过程，无需对遮挡面元判断，计算速度快，精度高，对不同目标的适应性强。用于对水下目标强度的快速预报仿真。

公开(公告)号：CN110322517A

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201910602974.X

申请日：2019-07-05

Applicant: 中国人民解放军61540部队 ,  西安电子科技大学

Inventor： 刘薇 ,  蒋唯娇 ,  钱方明 ,  王慧 ,  王柯俨

IPC: G06T7/80

Abstract: 本申请涉及一种光学相机夹角定标方法、装置和设备及存储介质，其中方法包括：获取第一光学相机的主光轴绕第一光学相机的测量坐标系的旋转角变化量，以及第二光学相机的主光轴绕第二光学相机的测量坐标系的旋转角变化量；基于第一光学相机的旋转角变化量，第二光学相机的旋转角变化量，以及第一光学相机与第二光学相机的夹角初始值，得到第一光学相机与第二光学相机的夹角变化量。相较于相关技术中基于试验场的定标方法，本公开实施例的光学相机夹角定标方法，不需要依赖于试验场影像的获取周期，因此有效缩短了定标周期，同时还提升了定标的精度，最终提高了定标效果。

公开(公告)号：CN110223251A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910473964.0

申请日：2019-06-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王柯俨 ,  胡妍 ,  陈静怡 ,  吴宪云 ,  李娇娇 ,  李云松

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 适用于人工与自然光源的卷积神经网络水下图像复原方法。本发明公开了一种单幅水下图像复原方法，其方案是：构建环境光估计网络A-net、人工光源强度估计网络L-net和透射率估计网络T-net；获取一组深度图像集；随机生成透射率T、环境光A与人工光源强度L，合成水下图像集I；将I、T、A批量依次循环输入至A-net进行训练；将I、T、L批量依次循环输入至L-net进行训练；将I、T批量依次循环输入至T-net进行训练；将待处理的图像Ic输入到训练好的T-net，输出透射率Tc；将Ic、Tc分别输入到训练好的A-net及L-net，分别输出人工光源强度L和环境光Ac；根据Ic、Ac、L和Tc计算清晰图像Jc。本发明提高了图像清晰度、改善了图像色偏，减小了人工光源对图像复原的影响，可用于自然光或人工光源环境下的水下图像清晰化处理。

公开(公告)号：CN104639947B

公开(公告)日：2018-03-23

申请号：CN201510097077.X

申请日：2015-03-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王柯俨 ,  胡子帆 ,  李云松 ,  张静 ,  葛驰汝 ,  郭杰 ,  韩冉

IPC: H04N19/625 ,  H04N19/63

Abstract: 本发明公开了一种基于分类离散余弦变换的高光谱图像有损压缩方法，主要解决现有技术在谱间变换时未考虑光谱矢量相关性，导致压缩去相关不彻底，压缩效果差的问题。其实现步骤是：1)对高光谱图像进行空间二维小波变换；2)利用基于光谱矢量特性的分类算法对空间小波变换系数构成的光谱矢量进行分类，得到分类图，并根据分类图对每一类光谱矢量减去该类的均值矢量，得到残差矢量；3)利用谱间一维DCT变换对残差矢量进行变换，得到三维变换系数；4)将三维变换系数进行编码，得到码率精确可控的压缩码流。本发明充分利用高光谱图像光谱间的统计特性，使去相关更彻底，在同等码率下获得更好的压缩性能，可用于高光谱数据处理及传输。

公开(公告)号：CN107360344A

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201710502958.4

申请日：2017-06-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王柯俨 ,  何旭升 ,  李云松 ,  胡妍 ,  刘丹 ,  郭杰 ,  李娇娇

IPC: H04N5/21 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种监控视频快速去雾方法，主要解决现有技术计算复杂度高，去雾后图像细节模糊的问题。其方案是：在计算大气光时，将有雾图像进行上下对半划分，并对有雾图像的上半部分采用暗通道先验求取大气光；在计算单帧有雾图像的透射率时，采用改进的引入自适应参数的快速透射率估计方法对透射率进行估计；在视频处理流程上，采用相邻帧差法以区分出背景和前景变动部分，只对前景变动部分的透射率进行计算，并用前一帧相同位置处的透射率计算结果作为当前帧背景部分的透射率。本发明不仅减小了计算透射率时的复杂性，而且提高去雾后图像的细节清晰度。可用于对包含复杂运动目标且运动位移较大的监控场合。

公开(公告)号：CN106023091A

公开(公告)日：2016-10-12

申请号：CN201610255815.3

申请日：2016-04-22

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴宪云 ,  王茹 ,  李云松 ,  雷杰 ,  王柯俨 ,  刘凯

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/003 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/20024

Abstract: 本发明公开了一种基于图形处理器的图像实时去雾方法，主要解决现有技术中采用计算机中央处理器CPU处理速度慢，不适合对高分辨率图像进行实时去雾的缺点。其实现步骤为：1.初始化计算机，并输入有雾图像并读取图像数据；2.计算输入雾图的暗通道图；3.根据暗通道图计算大气光值；4.计算输入雾图的初始透射率图；5.对初始透射率图进行引导滤波得到最终透射率图；6.根据最终透射率图对景物进行复原，输出清晰无雾图像。本发明能保证良好的去雾效果，且处理速度快，满足1080p图像的实时去雾要求，可用于对高分辨率图像的实时去雾处理。

公开(公告)号：CN102724506B

公开(公告)日：2015-05-27

申请号：CN201210198818.X

申请日：2012-06-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 雷杰 ,  王舒瑶 ,  李云松 ,  王柯俨 ,  张静 ,  贾超群 ,  张毅 ,  魏雯

IPC: H04N19/42

Abstract: 本发明公开了一种JPEG_LS常规编码硬件实现方法，主要解决目前JPEG_LS编码时参数更新与误差值计算结构复杂、处理速率缓慢的问题。本发明采用四级反馈回路，实时更新并反馈参数更新值，用当前像素点的前两个点误差修正参数值预测误差值，利用两步预测，简化了误差值计算过程，得到第一步预测结果后，对预测结果进行后续运算，合理地安排了每一级的数据处理量，能够在更新的同时进行误差预测，最终获得哥伦布参数进行哥伦布编码，输出压缩码流。本发明具有处理速度快，占用资源少，简单易行的优点，易于FPGA实现。