公开(公告)号：CN117935379A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410111566.5

申请日：2024-01-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 牛玉贞 ,  许叶源 ,  张家榜 ,  林辰恬

IPC: G06V40/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于骨架‑边缘标签引导的伪装目标检测方法。包括：步骤A、进行数据预处理，得到伪装目标对应的骨架‑边缘标签，数据处理得到训练数据集；步骤B、设计基于骨架‑边缘标签引导的伪装目标检测网络，包括特征提取子网络、骨架‑边缘标签编码器、四个特征增强模块、六个信息交互模块、三个特征蒸馏模块和五个卷积块；步骤C、设计损失函数，指导步骤B所设计网络的参数优化；步骤D、使用步骤A得到的训练数据集训练步骤B中的基于骨架‑边缘标签引导的伪装目标检测网络，得到训练好的基于骨架‑边缘标签引导的伪装目标检测模型；步骤E、将待测图像输入训练好的基于骨架‑边缘标签引导的伪装目标检测模型，输出伪装目标的掩码图像。

公开(公告)号：CN119942077A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510032796.7

申请日：2025-01-09

Applicant: 福州大学

Inventor： 牛玉贞 ,  许叶源 ,  许瑞 ,  杨志辰

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于教师学生网络互教互学的半监督伪装目标检测方法。包括：进行数据预处理，进行训练数据集和验证数据集的划分，然后对训练的数据进行数据增强处理，得到训练数据集；设计基于教师学生网络互教互学的半监督伪装目标检测框架，该框架由一个学生分割网络和一个教师分割网络组成；设计损失函数，指导步骤B所设计框架的参数优化；使用步骤A得到的训练数据集训练步骤B中的基于教师学生网络互教互学的半监督伪装目标检测框架，得到训练好的学生分割网络；将待测图像输入训练好的学生分割网络，输出伪装目标的掩码图像。

公开(公告)号：CN119941581A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510037210.6

申请日：2025-01-09

Applicant: 福州大学

Inventor： 牛玉贞 ,  许瑞 ,  许叶源 ,  李富晟

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/92 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多状态视角RWKV模型的低光图像复原方法。包括：对输入图像进行预处理，包括图像配对以及数据增强操作，以构建训练数据集；设计一个多状态视角RWKV模型的低光图像复原网络，由输入映射层、若干RWKV块组成的三阶段编码器、状态感知选择性融合模块、若干RWKV块组成的三阶段解码器、以及输出映射层构成；设计用于优化步骤B中所述复原网络的损失函数；使用步骤A中构建的训练数据集，训练基于多状态视角RWKV模型的低光图像复原网络；将待测图像输入已训练好的复原网络，生成正常光照条件下的复原图像。本发明利用多状态视角RWKV模型，通过阶段内和阶段间多种状态的协同感知与分析，实现了对低光图像中复杂耦合退化的灵活处理。

公开(公告)号：CN117934330A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410129209.1

申请日：2024-01-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 牛玉贞 ,  李悦洲 ,  许叶源

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/90 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应亮度提升与细节复原的暗光模糊图像增强方法。包括以下步骤：步骤S1、构建用于训练的数据集，对暗光模糊图像的每幅图像进行预处理，得到训练数据集；步骤S2、设计任务解耦的暗光模糊图像增强网络，该网络由颜色变换分支、融合增强分支和高频信息重建分支组成；步骤S3、设计用于训练步骤S2所设计网络的损失函数；步骤S4、使用训练数据集训练基于任务解耦的暗光模糊图像增强网络；步骤S5、将待测暗光模糊图像输入到所设计的网络中，利用训练好的网络预测生成具有更好视觉感知的最终结果。

公开(公告)号：CN117576458A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311537714.1

申请日：2023-11-17

Applicant: 福州大学

Inventor： 牛玉贞 ,  杨立芬 ,  许叶源 ,  陈子阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出基于背景擦除和边缘感知嵌入的弱监督伪装目标检测方法，包括以下步骤；步骤A、对图像进行数据预处理，得到训练数据集；步骤B、设计基于背景擦除和边缘感知嵌入的弱监督伪装目标检测网络，该网络由初始图像特征提取网络、边缘背景擦除模块、边缘感知嵌入模块组成；步骤C、设计损失函数，指导步骤B所设计网络的参数优化；步骤D、使用步骤A得到的训练数据集训练步骤B中的基于背景擦除和边缘感知嵌入的弱监督伪装目标检测网络，得到训练好的基于背景擦除和边缘感知嵌入的弱监督伪装目标检测模型；步骤E、将待测图像输入训练好的弱监督伪装目标检测模型，输出伪装目标的掩码图像；本发明有利于提高弱监督伪装目标检测方法的性能。