公开(公告)号：CN115330620A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210961250.6

申请日：2022-08-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张登银 ,  金小飞 ,  倪文晔 ,  李旭 ,  郭丁旭 ,  彭程

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的图像去雾方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：获取待处理的有雾图像；将待处理的有雾图像输入预先训练好的循环生成对抗网络中，获得所述待处理有雾图像对应的无雾图像；所述循环生成对抗网络包括生成器，生成器包括用于有雾图像生成无雾图像的去雾模块和图像有雾区域注意模块；去雾模块和图像有雾区域注意模块的输出结果相乘，得到最终输出的无雾图像。优点：基于循环生成对抗网络进行图像去雾，消除对成对数据集的要求，有雾图像特征提取充分，提升了去雾效果且最终得到的去雾图像自然均衡，减少了细节缺失。

公开(公告)号：CN115393774A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211099669.1

申请日：2022-09-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张登银 ,  李旭 ,  金小飞 ,  陆松浩

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种轻量化的火灾烟雾检测方法、终端设备及存储介质，属于烟雾检测技术领域，主要基于混合高斯模型和YUV颜色模型相结合，筛选出类似烟雾的前景，并调用改进的yolo算法对类似烟雾的前景进行进一步筛选，将网络YOLOv5s的Backbone主干网络替换为参数更少的Mobilenetv3的主干网络进行特征提取，在mobile‑yolov5的主干网络中添加了SE注意力机制，引入了ACON激活函数以取代YOLOv5的Leaky ReLU激活函数，形成ACON‑CSP模块进行特征提取，本发明利用混合高斯和YUV相结合对烟雾前景进行提取来进行预处理，预处理阶段排除静态干扰、非烟雾颜色干扰的同时，缩小烟雾检测的范围；在保证了相对精度的同时，提升了检测的速度，为户外计算机较低的终端设备进行火灾烟雾检测提供了一种可能的方法。

公开(公告)号：CN115456905A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211174500.8

申请日：2022-09-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张登银 ,  陆松浩 ,  马永连 ,  李旭 ,  郭丁旭

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种图像处理技术领域的基于明暗区域分割的单幅图像去雾方法，旨在解决现有技术中复原图像在明亮区域容易出现噪声和色彩失真，以及通过暗通道先验算法去雾以后的图像色彩偏暗的缺点的问题。其包括获取雾天图像，对于图像平滑处理，将图像分割预处理，计算全局大气光和透射率，得到去雾后图像，对其进行亮度增强；本发明得到明亮区域与非明亮区域的分割结果，对各个区域进行独立透射率估计，对去雾图像最亮部分进行亮度修正，对剩余部分进行亮度增强，进一步提升图像的效果，避免复原图像在明亮区域出现噪声和色彩失真，避免图像去雾后色彩偏暗的缺点，解决了以往去雾算法对多明亮区域不适应的问题。