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公开(公告)号：CN117422652A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310903092.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于透射率和大气光的深度学习水下图像增强方法。包括以下步骤：首先将原始水下图像通过编码器提取特征用于图像恢复；在编码器中包括基于空间域的透射图驱动细化模块和基于频域的大气光去除模块。其中基于空间域的透射图驱动细化模块和用以改善由图像不同局部透射率不同引起的不均匀图像退化。所述过程的特征图进入基于频域的大气光去除模块，用以恢复水下大气光引起的颜色偏色效应；最终通过解码器组复原特征得到增强后图像，其中解码器组包含基于空间域的透射图驱动细化模块和基于频域的大气光去除模块。本发明使用Charbonnier损失函数、感知损失Lper和频域重建损失LFR的结合对网络性能进行优化，能够有效提高图像质量。
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公开(公告)号：CN112488955B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011444570.1
申请日：2020-12-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于波长补偿的水下图像复原方法。本发明方法包括：对原图像进行基于九分位细分层次搜索估计大气光点。然后在不同的Jerlov水类型中使用Haze‑lines方法计算透射图，使用不同衰减系数补偿大气光，计算距离图和深度图，得到复原图。为进一步提高水下图像的对比度，使用对比度受限的自适应直方图对复原结果进行增强。然后根据基于灰度世界假设和信息熵的选取法则的确定最终输出图像。本发明利用九分位的方法获取大气光，有效地避免景物和光斑对估计大气光造成的影响，准确的估计大气光。使用不同的水的类型估计距离图和深度图，有效地解决水下图像退化问题，最后使用对比度受限的自适应直方图进行增强可以有效地增强图像的对比度和亮度。
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公开(公告)号：CN111047530B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911207724.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法。本发明方法，包含以下五个过程：颜色校正、对比度增强、融合权重计算、多尺度融合以及细节增强。首先，对采集的水下退化图像采用白平衡进行颜色校正，获取第一幅输入图像；其次，对白平衡后效果图采用引导滤波进行对比度增强，获取第二幅输入图；然后，分别求取两幅输入图的四个特征权重；接着，对权重图进行归一化得到对应的标准化权重图，采用多尺度融合，得到融合结果图；最后，对融合结果图采用色阶处理，增强图像边缘细节，得到最后增强图像。该发明方法在无需任何先验信息条件下，有效实现水下图像颜色校正和对比度增强，提升图像视觉效果，可以应用于图像预处理。
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公开(公告)号：CN110689504B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910961757.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于二次引导透射图的水下图像复原方法。本发明方法，包括：首先对红通道进行反转，在反转后的图像上使用暗通道先验，求取背景光；其次通过原始图像求取饱和度；根据背景光、饱和度和红色暗通道先验求取粗糙透射图，使用引导滤波将粗糙透射图分解为基础图像和细节图像，对基本图像进行拉普拉斯滤波处理，细节图像进行引导滤波处理，将处理后的图像重构得到细化透射图；然后结合水下成像模型进行图像复原；最后对复原图像进行自动色阶处理，得到最终复原图像。本发明专利提出了一种基于二次引导透射图的水下图像复原方法，该方法利用二次引导滤波和自动色阶，不仅有效增强图像细节，还解决颜色失真问题，提升视觉效果。
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公开(公告)号：CN110175964B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910459639.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于拉普拉斯金字塔的Retinex图像增强方法。本发明方法，包含以下三个过程：首先对原图像进行多尺度卷积，采用3个3*3的高斯卷积核进行卷积，获取不同尺度R、G、B通道特征图。其次采用Retinex算法估计入射分量并增强色彩；对反射分量增强细节。最后将色彩增强图像与细节增强图像线性加权融合，得到增强图像。本发明专利采用多尺度卷积获取图像更多细节，利用MSRCR算法图像增强，对入射分量进行Gamma校正实现色彩增强。对反射分量采用双边滤波去噪，降低噪声干扰，通过拉普拉斯金字塔提取图像细节信息。将色彩增强图像和细节增强图像进行线性加权融合，实现图像增强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119383A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111064114.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的水下图像复原方法。本发明方法内容包括：首先通过四叉树分解法求取特征显著的背景光候选区域，根据图像的特征对背景光值进行自适应的融合，确定最终背景光值。其次，对原始图像的波长进行补偿，求取其红色暗通道图作为红色暗通道深度图，求取亮度特征深度图和饱和度特征深度图，对上述三个特征深度图进行融合，获得最终深度图，进而获得透射率；最后根据背景光和透射率求解水下光学成像模型，获得最终的复原图像。本发明利用图像的多个特征，针对退化图像的特性进行自适应的融合，准确的背景光和透射率大幅提升水下图像的复原质量，解决了颜色失真问题，提升了清晰度。
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公开(公告)号：CN113538276A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110802196.6
申请日：2021-07-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法。本发明方法，包含以下五个过程：深度图估计、去除后向散射、亮度图估计、带宽衰减系数估计以及图像复原；首先，对采集的水下退化图像进行深度图估计；其次，使用深度图和原始水下图像估计后向散射；然后，对去除后向散射的图像估计亮度图；接着，使用亮度图和深度图估计带宽衰减系数；最后，结合复杂水下成像模型复原水下图像。该发明方法能够有效实现水下图像颜色校正和对比度增强，提升图像视觉效果，可以应用于图像预处理。
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公开(公告)号：CN110889812A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201910961740.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种多尺度融合图像特征信息的水下图像增强方法。本发明方法，包含以下三个过程：首先，采用动态阈值白平衡解决颜色偏色；其次，增强图像对比度，使用同态滤波分离高频信息和低频信息，使用梯度场双区间直方图均衡化增强高频信息，采用Gamma校正处理低频信息，调整图像曝光度。最后，基于图像对比度、饱和度和最佳曝光度，采用多尺度融合策略对高频信息、双区间直方图输出图和Gamma校正后低频信息进行融合，得到增强图像。本发明专利提出了一种多尺度融合图像特征信息的水下图像增强方法，该方法通过多尺度融合策略，不仅增强图像细节和全局对比度，而且有效避免图像的过曝光和曝光不足，对图像暗区域的细节具有较好增强效果。
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公开(公告)号：CN119992298A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510030288.5
申请日：2025-01-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的水下图像质量评估模型，属于水下图像质量评估技术领域。本发明主要使用在水下图像增强后，无法客观准确的评估增强的图像质量，导致评分与人眼视觉不一致的问题，针对光的吸收、散射和颜色失真使得水下图像常常出现模糊和对比度低等问题，基于YcbCr色彩空间中的亮度通道和色度通道，提取水下图像的亮度特征、色度特征和显著性特征进行多特征融合，采用基于机器学习的支持向量机排序SVMrank模型利用融合后的多维特征在数据集上进行模型训练，最后依据训练好的模型对待测图像进行图像质量评估，得到统一视角的质量评估分数。
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公开(公告)号：CN119182618A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411078821.7
申请日：2024-08-06
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算管理平台的计费方法、装置、电子设备和介质，计费方法应用于高性能计算管理平台，包括：接收作业任务请求，监控作业任务的运行情况；根据作业任务的运行情况，得到作业任务的运行信息；根据运行信息确定作业任务完成需要的资源信息；根据资源信息以及用户定义的计费周期策略，判断是否执行扣费；根据计费周期策略和账单生成策略生成账单。本申请能够将作业任务调度系统和计费系统解耦，以适配任意作业调度系统，同时，能够灵活地对作业任务进行实时监控、分析，并根据用户设置的计费策略进行周期计费，方便灵活，做到计费统一，不会导致费用遗漏，可靠实用。
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