本发明公开了一种多模态融合的手部图像增强方法及系统，包括构建参数化三维手部模型的可微分物理仿真模块与二维图像处理模块之间的双向梯度通道；在通道内执行迭代优化，每次迭代包括：初始化三维手部模型姿态参数，通过可微分渲染生成二维投影掩码，利用最小化联合损失函数更新分割网络参数、区域分析网络参数及三维手部模型姿态参数；采样获得中间分割掩码序列及姿态参数序列，生成区域演化特征向量；提取静态形态特征向量和结构特征向量，将三者融合生成多维区域形态控制向量；将该向量转化为图像增强控制指令，选择并组合图像处理算子进行像素级处理，输出增强后的手部区域图像；实现对目标手部区域的差异化、高保真像素级增强。
📄 2026104325772
📂 G06T5_50
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-03
一种低照度彩色图像的增强方法，包括以下步骤：S1：输入低照度图像；S2：对输入图像进行颜色分离，得到R、G、B三个分量图像；S3：对三个分量图像进行同态高频滤波和同态低频滤波，分别得到各分量的高低频图像；S4：对各分量低频图像进行线性伸缩变换；S5：对各分量的高频图像进行多尺度Retinex算法处理；S6：将各分量处理后的高频图像与低频图像进行合并；S7：合并三个分量图像，得到增强后的低照度彩色图像。本发明针对低照度彩色图像进行增强，使得增强后的图像细节更清晰，对比度更高，具有更好的视觉效果。
📄 2019104956089
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-10
一种基于Retinex和注意力机制的暗光图像增强方法，首先设计一个主体结构为U‑Net的分解网络，它由两个支路组成，将暗光图像和正常光照图像分别输入两个支路中。其中暗光图像分解支路输出暗光图像的反射分量和光照分量。再将反射分量进行BM3D去噪操作，得到去噪后的反射图。将光照分量和光照调节参数输入到加有注意力机制的光照调节网络中，输出为增强后的光照分量。最后将经过BM3D去噪操作后的反射分量与光照调节网络输出的光照分量进行重构操作，得到暗光图像增强网络增强后的图像。本发明对暗光图像的增强具有较好的效果。
📄 2021103062353
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-23
本发明提出了一种通过计算图像中像素点的水平邻域内灰度值标准差来进行车牌区域增强的方法。通过使用本发明的方法对含有车牌的灰度图像进行图像增强操作，利用像素点水平邻域标准差来衡量它的增强系数可以有效得增强车牌字符区域而避免图像中其他区域增强，方便后续的车牌定位操作。
📄 2017111343278
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2017-11-15
本发明公开了一种基于MRBNet的无监督低光图像增强方法和装置，其方法包括：构建数据集，其中仅包括低光图像；利用数据集中低光图片对MRBNet进行训练；预设MRBNet的包括两个阶段图像增强阶段和去噪阶段；其中图像增强阶段包括两个分支：第一个分支由5个卷积层和局部感知模块(LAN)组成、第二个分支使用编码器‑解码器结构和跳跃连接组成；通过训练后在测试阶段仅使用第一个分支进行低光图片增强；得到增强后的图片通过盲点网络(BSN)进行去噪。这种方法不再需要成对的低光和正常光图片，仅使用低光图片进行训练，并且能够更好的解决无监督训练方式图像增强不足的问题和增强后图像噪声大影响图片质量的问题。
📄 2024109829521
📂 G06T5_90
👤 浙江工业大学
📅 2024-07-22
一种采用截尾式指数滑动平均的图像增强方法，包括以下步骤：步骤1.读取低光图像文件中的Corel5k数据集，该数据集是由科雷尔公司整理的用于真实场景风景图像；步骤2.将读取到的图像利用低光处理函数进行低光预处理；步骤3.在得到低光图像之后利用自编码器网络的原理进行图像增强；步骤4.采用截尾式指数滑动平均算法来进行网络优化；步骤5.若没到最大迭代次数，则重复步骤2-步骤4，否则停止网络训练。
📄 2019105518359
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-25
本发明公开了一种基于无监督低光照非接触式指纹增强方法和装置，首先构建并训练无监督低光照非接触式指纹增强网络模型，所述无监督低光照非接触式指纹增强网络模型包括图像分解模块和纹理增强模块；然后非接触式采集指纹图像，输入到图像分解模块，获取指纹图像的光照分量、反射分量和噪声分量；最后重建反射分量，并将重建后的反射分量作为纹理增强网络模块的输入，获得纹理增强后的反射分量，对光照分量进行伽马变换，然后与纹理增强后的反射分量相乘，重建指纹图像。本发明提高非接触式指纹的照度，同时更加关注指纹的纹理结构，从而使增强后的指纹图像边缘区域纹理更加明显。
📄 2024102622135
📂 G06V40_12
👤 浙江工业大学
📅 2024-03-07
本发明公开了一种基于双规则矩阵方向场的指纹图像增强方法，它包括以下步骤：先通过计算图像均值和方差判断点是否在指纹上，获得前景和背景；再设计双规则矩阵，通过双规则矩阵获取指纹方向场特征，并计算方向特征公式来判断前景区像素点是否位于脊线上，若在脊线上，则设置为黑色，否则为白色；再根据各个像素点其邻域去除指纹图形中的毛刺和空洞；最后进行形态学操作，获得最终指纹图像，从而实现指纹的图像增强。本发明实现了基于方向场的指纹图像增强方法，通过提出双正方形法确定方向场特征区域和方向特征公式实现指纹图像增强。
📄 2020113153424
📂 G06T5_77
👤 浙江工业大学
📅 2020-11-20
本发明公开了一种基于多领域信息融合的水下图像增强方法，采用包括语义分支、梯度分支和像素分支的分层增强网络模型来进行图像增强，所述语义分支包括多尺度注意力特征提取模块和语义域特征解码模块，所述梯度分支包括梯度域特征提取模块和梯度域特征解码模块，所述像素分支包括多通道注意力特征编码模块和像素域特征解码模块，将所述语义分支输出图像、像素分支输出图像和梯度分支输出图像进行融合，然后经过一个卷积层，得到增强后的水下清晰图像。本发明实现了水下图像增强，能够捕捉图像中目标的结构特征，并且在真实水下数据集上具有良好的泛化效果。
📄 2022107575663
📂 G06T5_00
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-30
本发明公开了一种基于微光图像增强的高速公路场景重建方法，包括：采集白天高速公路图像和真实的夜间高速公路图像，将白天高速公路图像合成为夜间高速公路图像；将合成的夜间高速公路图像和真实的夜间高速公路图像共同作为数据集，并划分数据集为训练集和测试集；构建微光图像增强模型，包括光照优化模块和纹理细节增强模块；采用训练集对微光图像增强模型进行训练并利用测试集进行测试；将待重建图像输入测试好的微光图像增强模型，则输出的最终特征即为图像重建结果。该方法有利于增加图像有效信息并分清图像边界，便于图像进行识别、分割、检测等任务。
📄 202410879566X
📂 G06T11_60
👤 浙江工业大学
📅 2024-07-02
一种基于信噪比引导的噪声自适应网络的低光照图像增强方法，包括1：构建基于SNA‑Net网络的低光照图像增强系统；2：图像获取模块获取低光照图像；3：SNA‑Net的输入层获取低光照图像，传递给CNN编码器、SNA编码器和信噪比图计算模块；4：信噪比图计算模块对低光照图像进行计算得到信噪比图；5：CNN编码器对低光照图像进行短距离编码得到短距离特征；SNA编码器对低光照图像进行长距离编码得到长距离特征；6：卷积残差块对短距离特征进行卷积残差操作得到卷积残差数据；特征融合模块将短距离特征和长距离特征进行特征融合操作得到融合特征；7：CNN解码器对卷积残差数据和融合特征进行解码操作，得到增强图像。效果：能够在低光条件下进行清晰的图像增强。
📄 202510214699X
📂 G06T5_60
👤 西南大学
📅 2025-02-26
本发明公开了一种直接数字化图像的增强方法，具体包括以下处理步骤：对X线摄影设备产生的图像信息进行采集；将采集到的图像信息进行数字化处理：将处理后获得的数字信号进行滤波处理；将滤波后的数字信号进行干涉处理；将通过干涉后的获得的干涉信号进行整合分析；根据整合分析后的干涉信号进行傅里叶变换；将傅里叶变换后的信号信息进行成像处理；通过对原有的X线照射获得的图形进行数字化处理，而后通过降噪和边缘性增强，在干涉的作用下将图像信息进行进一步增强，从而使得图像信号得到显著的增强，继而使得图像的边缘及内部图像的清晰度得到增强，易于肉眼进行分析。
📄 201710991370X
📂 G06T5_00
👤 西华大学
📅 2017-10-23
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