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刘春晓: 作品数：38 被引量：1H指数：1; 供职机构：浙江工商大学更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术环境科学与工程更多>>

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面向有雾图像的类天空区域检测与定位方法: 本发明涉及有雾图像增强和复原的多媒体技术领域，特别是涉及一种面向有雾图像的类天空区域检测与定位方法。一种面向有雾图像的类天空区域检测与定位方法，包括如下步骤：1)亮度明暗二值图LD的生成。2)梯度幅值图G的生成。3)判断...; 陈奕宸刘春晓徐行

面向非均质图像去雾的解耦合三阶段增强网络: 2025年; 目的在雾霾环境下拍摄的图像通常具有结构对比度较低、细节信息模糊和颜色饱和度失真等特点。虽然目前的去雾算法已经能较好地处理均质雾霾图像,但是对于非均质雾霾图像的去雾能力仍较差。为此,提出了一种面向非均质雾霾图像去雾的解耦合三阶段增强网络。方法通过颜色空间变换将输入图像解耦为亮度、饱和度和色度3个通道之后,该算法首先通过对比度增强模块增强亮度图的对比度,使去雾结果具有更清晰的结构和细节信息;然后,通过饱和度增强模块增强图像的饱和度,使去雾结果具有更鲜艳的颜色;最后,使用颜色矫正增强模块对总体颜色进行微调,使去雾结果更符合人眼视觉感知。特别地,在饱和度增强模块中设计了一个雾霾密度编码矩阵,通过计算亮度图在对比度增强前后的梯度差异,估计出雾霾图像的雾霾密度信息,为饱和度增强模块提供指导,以保证饱和度恢复的准确性。结果在3个数据集上与14种方法进行了对比实验,本文方法在NHD(nonhomogeneous dataset)数据集上得到了最优结果,相比于性能第2的模型,平均峰值信噪比提升了8.5 dB,平均结构相似性提升了0.12;在Real-World数据集中,本文方法的感知雾密度预测值为0.47,雾密度估计值为0.21,均处于前列;在SOTS(synthetic object testing set)数据集中,本文方法的平均峰值信噪比为16.52 dB,平均结构相似性为0.80,在人眼感知效果方面不输于已有方法。结论本文所提方法对于非均质雾霾图像具有优秀的处理能力,可以有效地去除图像的雾霾并还原出雾霾图像的真实细节信息和颜色。; 刘春晓胡鹏靖厉世昌王成骅凌云; 关键词：对比度增强

一种结合图像增强与图像融合的暗图像复原迭代神经网络方法: 本发明涉及低光照图像增强和复原的多媒体技术领域，特别是指一种结合图像增强与图像融合的暗图像复原迭代神经网络方法，尤其适用于光照不均匀的低光照图像。本发明通过基于超像素的成对非均匀低光照图像数据集的制作流程和基于深度学习的...; 刘春晓吴凡丁王勋周迪

一种基于边缘检测的曲线图数据转换方法: 本发明涉及图数转换技术领域，特别是涉及一种全自动图数转换方法，即一种基于边缘检测的曲线图数据转换方法。本发明是一种基于计算机视觉和深度学习将曲线图上的数据点转化为数值的算法，可以提高数据的复用性。它可以用于数据聚合、人工...; 周其当吕金龙刘春晓

一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法: 本发明涉及有雾图像增强和复原的多媒体技术领域，特别是涉及有雾图像的天空区域检测。本发明的目的在于提供一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法，是一种全新的基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法。它适用于...; 王宇靖刘春晓张金栋

一种将彩色图像转换为灰度图像的方法: 本发明涉及计算机领域，具体是指一种将彩色图像转换为灰度图像的方法。本发明公开了一种将图像从彩色转换到灰度的方法，通过两个步骤来实现的，首先用最简单的方法将图像进行初步灰度化，得到一个灰度图像；然后再将原始图像的颜色对比度...; 朱臻阳罗婷婷刘春晓

最小依赖隐藏的屏摄鲁棒水印方法: 2024年; 目的现有屏摄水印方法无法有效平衡计算复杂度、嵌入水印后的图像质量以及水印鲁棒性3项指标,同时广泛使用透视畸变矫正预处理,大大限制了屏摄水印的实际商业使用。本文在重新设计噪声层的基础上,提出了一种最小依赖载体图像隐藏水印信息的屏摄鲁棒水印,将屏摄水印对于载体图像的依赖控制在最小。方法为了保证水印的嵌入效率,极大简化依赖深度隐藏网络框架中的编码网络,达成对载体图像的最小依赖,大大减小计算复杂度;为了平衡网络深度减小所导致的网络提取能力损失,加入Sobel算子,引入载体图像的边缘信息;在噪声层中加入缩放攻击操作,并由此去除了限制屏摄水印应用范围的透视畸变矫正预处理,进一步拓宽了应用范围;为了训练网络的屏摄鲁棒性,重新定义了噪声层,改进原有噪声层的设计结构,对噪声层图像扰动类型和参数进行随机选择,使得解码网络的输入数据具有更高的样本均衡性和多样性。结果在DIV2K(DIVerse 2K)数据集上与其他的3种方法进行了对比实验,本文方法获得了最高的PSNR(peak signal-to-noise ratio)和SSIM(structural similarity index measure)指标,并比排名第2的通用深度隐藏方法提高了12 dB的PSNR值和0.006的SSIM值;在有无攻击两种环境下,本文方法均能保持很高的ACC(accuracy)和F1指标,在攻击环境下比排名第2位的StegaStamp(steganography stamp)方法提高了0.262的F1分数。与同网络框架下的已有噪声层相比,在无攻击环境下,本文算法提高了0.124的ACC和0.284的F1分数;在有攻击环境下,本文算法提高了0.316的ACC和0.524的F1分数,水印提取的准确性更高。结论本文算法在图像质量和水印鲁棒性方面获得了更优的效果,摆脱了透视畸变矫正的限制,拓宽了屏摄水印的应用范围。; 宋佳维刘春晓张心怡; 关键词：数字水印

基于车窗分割与fuzzy特征的车辆识别方法: 本发明公开了基于车窗分割与fuzzy特征的车辆识别方法，通过提取辆前脸图像的边缘；然后根据边缘进行四边形拟合，从而快速分割出车辆前窗挡风玻璃轮廓；接着提取挡风玻璃范围内的HSV图像直方图特征；最后通过HSV直方图的区域F...; 彭浩宇王勋刘春晓刘长东

结合图像块比较与残差图估计的人脸伪造检测被引量：1: 2024年; 目的由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法除了骨干网络,本文的人脸伪造检测神经网络主要由纯净图像块比较模块和可靠残差图估计模块两部分组成。为了避免在同时包含人脸和背景像素的图像块上提取的混杂特征对于图像块比较的干扰,纯净图像块比较模块中选择只包含人脸像素的纯净人脸图像块和只包含背景像素的纯净背景图像块,通过比较两种图像块纯净特征之间的差异来检测伪造图像,图像块的纯净性保障了特征提取的纯净性,从而提高了特征比较的鲁棒性。考虑到靠近伪造边缘的像素比远离伪造边缘的像素具有较高的残差估计准确度,本文在可靠残差图估计模块中根据像素到伪造边缘的距离设计了一个距离场加权的残差损失来引导网络的训练过程,使网络重点关注输入图像与对应真实图像在伪造边缘附近的差异,对于可靠信息的关注进一步增强了伪造检测的鲁棒性。结果在FF++(FaceForensics++)数据集上的测试结果显示:与对比算法中性能最好的F2Trans-B相比,本文方法的准确率和AUC(area under the ROC curve)指标分别提高了2.49%和3.31%,在FS(FaceSwap)与F2F(Face2Face)两种伪造数据上的准确率指标分别提高了6.01%和3.99%。在泛化性能方面,与11种已有方法在交叉数据集上的测试结果显示:本文方法与其中性能最好的方法相比,在CDF(Celeb-DF)数据集上的视频AUC指标和图像AUC指标分别提高了1.85%和1.03%。结论与对比方法相比,由于提高了特征信息的纯净性和可靠性,本文提出的人脸图像伪造检测模型的泛化能力和准确率优于对比方法。; 冯才博刘春晓王昱烨周其当; 关键词：多任务学习泛化性能

基于车窗分割与fuzzy特征的车辆识别方法: 本发明公开了基于车窗分割与fuzzy特征的车辆识别方法，通过提取辆前脸图像的边缘；然后根据边缘进行四边形拟合，从而快速分割出车辆前窗挡风玻璃轮廓；接着提取挡风玻璃范围内的HSV图像直方图特征；最后通过HSV直方图的区域F...; 彭浩宇王勋刘春晓刘长东

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