一种基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原方法

    公开(公告)号:CN117994140A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410173456.1

    申请日:2024-02-07

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原方法,包括步骤:S1,根据真实光学系统测得的点扩散函数对遥感数据集进行仿真退化实验,获得遥感数据集的退化图像,将遥感数据集和退化图像预处理后按设定的比例划分为训练集、验证集和测试集;S2,搭建基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原网络;S3,将训练集和验证集输入合成孔径光学图像复原网络中训练,计算损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取最佳的参数模型;S4,将测试集输入到步骤S3获得的最佳参数模型中,输出合成孔径光学系统的复原图像。本发明解决了传统图像复原方法需要人工设计退化模型的困难和振铃现象带来的伪影干扰。

    一种基于U-Net感知对抗网络的图像复原方法

    公开(公告)号:CN117994139A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410173443.4

    申请日:2024-02-07

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net感知对抗网络的图像复原方法,包括如下步骤:S1,对获取的人脸图像数据集进行预处理后,划分为训练集、验证集和测试集;S2,搭建基于U‑Net结构的感知对抗生成图像修复网络,感知对抗生成图像修复网络包括粗重构网络、精修复网络、SHMD注意力模块,并引入改进的综合损失函数,进行反向传播;S3,将训练集和验证集输入至感知对抗生成图像修复网络中训练,计算融合损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取最佳参数模型;S4,将测试集输入到训练好的最佳参数模型中,输出最终复原人脸图像。本发明使图像经历由缺失到含有基础信息再到含有完整信息的过程,并能充分利用图像的多尺度信息。

    基于局部-全局特征增强的合成孔径光学图像复原方法

    公开(公告)号:CN119205581A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411697443.0

    申请日:2024-11-26

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明公开了基于局部‑全局特征增强的合成孔径光学图像复原方法,包括:获取合成孔径光学图像数据集并仿真退化,得到仿真退化数据集,进而划分得到训练、验证和测试集;构建合成孔径光学图像复原网络;将训练和验证集输入合成孔径光学图像复原网络中进行训练,计算损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取训练好的最佳参数模型;将测试集输入训练好的最佳参数模型中,得到合成孔径光学复原图像。本发明利用LAG‑Transformer层对提取特征序列进行全局信息关注,减少序列长度,提取高级语义信息,利用GRM‑Convolution层、ASFE层关注特征的局部信息,弥补了Transformer对局部信息捕捉能力的不足。

    一种室内雨具收纳架
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN219877903U

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202320871794.3

    申请日:2023-04-18

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本实用新型提供了一种室内雨具收纳架,包括箱体、雨衣收纳机构和雨伞收纳机构;所述箱体顶部设有承托架,承托架上设有雨伞收纳口,所述雨衣收纳机构包括挂钩、支撑杆和雨衣储水槽,挂钩设置在支撑杆上,支撑杆下部连接有雨衣储水槽;所述雨衣储水槽活动设置在承托架中部;所述雨伞收纳机构包括雨伞收集管、雨伞储水槽和雨伞固定组件,所述雨伞收集管设置在箱体内部,并与雨伞收纳口对应设置,所述雨伞收集管与雨伞储水槽内部连通,雨伞储水槽活动设置在支架上。本室内雨具收纳架设有雨衣收纳机构和雨伞收纳机构,雨具可单独保存,并适合不同类型的雨伞,避免相互干扰;避免了雨伞雨衣上的水滴导致地板潮湿,同时更为节约空间和整洁美观。

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