公开(公告)号：CN119693284A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510202938.X

申请日：2025-02-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  周凯来 ,  蔡李靖 ,  王乙卜 ,  张梦雅 ,  沈秋 ,  陈林森

IPC: G06T5/92 ,  G06V10/74 ,  G06T5/60 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明提供了一种近红外驱动的手机影像图像增强方法，包括：步骤1，在移动端搭载额外的近红外光谱传感器，选取近红外光谱波段；通过移动端可见光相机拍摄RGB图像，通过近红外光谱传感器获取近红外图像；步骤2，建立可见光和近红外联合解耦模块，将近红外图像与RGB图像映射到同一特征空间，然后通过解码器输出明暗分量；步骤3，建立明暗分量嵌入框架，以即插即用的方式将明暗分量嵌入到图像增强网络愚蠢中，得到最终增强结果。本发明可以充分利用额外的近红外波段信息，为手机影像提供具有明确物理信息引导的先验，一定程度上可以缓解端到端深度学习方法对数据的依赖以及可解释性差等问题。

公开(公告)号：CN112702600B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202011591927.9

申请日：2020-12-29

Applicant: 南京大学 ,  国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 曹汛 ,  邓智威 ,  沈桂竹 ,  蔡李靖 ,  戴波 ,  姚一杨 ,  周凯来

IPC: H04N19/124 ,  H04N19/13 ,  H04N19/149 ,  H04N19/30 ,  G06N3/04 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开一种图像编解码神经网络分层定点化方法。该方法的步骤如下：(1)选取合适的静态图像训练集及测试集建立并训练端到端的图像编解码网络；(2)对所述图像编解码网络的参数和激活值进行定点化，其中，对于网络不同层的参数和激活值采用不同的定点化比特数，并对需要进行浮点运算的激活函数进行简化；(3)重新训练经步骤(2)定点化后的图像编解码网络；(4)将训练后的图像编解码网络的输出数据，经过量化和无损熵编码输出作为压缩数据。本发明的方法通过对不同的网络层采用不同的量化系数，优化了定点化效果。

公开(公告)号：CN113687369A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110792734.8

申请日：2021-07-14

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  金周宇 ,  祖永祥 ,  字崇德 ,  陈林森 ,  蔡李靖 ,  周凯来

IPC: G01S17/08 ,  G01S17/894 ,  G01S7/481 ,  G01J3/28 ,  G01J3/02

Abstract: 本发明提供一种光谱信息与深度信息同步采集系统及方法。其系统包括：主动光源，用于向场景发射特定波长的脉冲光信号；物镜，用于将经过场景反射后的脉冲光信号以及经过场景反射后的自然光汇聚至分光装置；分光装置，用于将经过物镜汇聚的光线分为反射光线和透射光线两部分；深度信息获取单元，用于接收分光装置的透射光线，并获取透射光线的相位信息；光谱信息获取单元，用于接收分光装置的反射光线，并获取场景的原始光谱信息；信息处理装置，用于对透射光线的相位信息和场景的原始光谱信息进行实时计算处理，得到场景的深度信息和光谱信息。本发明的系统可以实现场景光谱信息与深度信息的同步获取，具有光学结构与电路结构简单等优点。

公开(公告)号：CN119693285A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510215713.8

申请日：2025-02-26

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  周凯来 ,  蔡李靖 ,  王乙卜 ,  张梦雅 ,  沈秋 ,  陈林森

IPC: G06T5/92 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种多光谱先验引导的手机影像色调映射方法，包括以下步骤：步骤1，在移动端搭载额外的多光谱传感器，获取场景在可见光波段的多光谱图像，同时获取移动端主摄拍摄的可见光RGB图像；步骤2，多光谱图像与RGB图像经过特征提取后，经特征嵌入输入到光谱感知自注意力模块中，获得通过光谱增强双边网格系数；步骤3，联合采用RGB图像与多光谱图像作为引导图，通过引导图在光谱增强双边网格系数中插值得到每一个像素点的色彩变换系数，从而得到最终的色调增强输出图。本发明充分利用额外的低空间分辨率的多光谱图像信息用于手机影像中的色调增强任务，从算法层面环节克服移动端由于物理空间限制造成的光谱成像性能有限。

公开(公告)号：CN112702600A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011591927.9

申请日：2020-12-29

Applicant: 南京大学 ,  国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 曹汛 ,  邓智威 ,  沈桂竹 ,  蔡李靖 ,  戴波 ,  姚一杨 ,  周凯来

IPC: H04N19/124 ,  H04N19/13 ,  H04N19/149 ,  H04N19/30 ,  G06N3/04 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开一种图像编解码神经网络分层定点化方法。该方法的步骤如下：(1)选取合适的静态图像训练集及测试集建立并训练端到端的图像编解码网络；(2)对所述图像编解码网络的参数和激活值进行定点化，其中，对于网络不同层的参数和激活值采用不同的定点化比特数，并对需要进行浮点运算的激活函数进行简化；(3)重新训练经步骤(2)定点化后的图像编解码网络；(4)将训练后的图像编解码网络的输出数据，经过量化和无损熵编码输出作为压缩数据。本发明的方法通过对不同的网络层采用不同的量化系数，优化了定点化效果。