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赵巨峰: 作品数：210 被引量：195H指数：8; 供职机构：杭州电子科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程理学更多>>

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一种结合视觉分析的图像清晰度衡量方法: 本发明公开了一种结合视觉分析的图像清晰度衡量方法，本发明根据视觉传输模型实现分频率分析，获得了分频率分析后的调制图像f；然后通过获得了分频率分析后的调制图像f；本发明提出的方法结合了视觉传输模型，更为符合主观要求，实现主...; 赵巨峰高秀敏逯鑫淼张辉朝; 文献传递

使用局部视觉显著分析的红外图像增强被引量：8: 2021年; 红外增强是提升红外成像质量、凸显目标信息的有效手段之一。利用在局部窗口内计算视觉显著图来帮助实现红外图像的增强。利用局部空间区域内的中心-周围像素灰度加权距离法衡量显著性,由此获取显著图来表征模拟人眼以赋予不同像素区域的权重;结合视觉显著图的提取,在此基础上实现红外图像的增强;选取几组红外图像进行实验,结合主客观评价对多种增强方法进行评估。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法的结果具有更好地视觉效果,能凸显图像细节即目标信息,能有效实现目标与背景的对比增强。; 马琼李通赵巨峰崔光茫; 关键词：图像增强图像质量评价

基于深度学习的无透镜双型融合目标检测装置及方法: 本发明公开了基于深度学习的无透镜双型融合目标检测装置及方法，装置包括双型融合全息无透镜成像模块和神经网络模块，所述双型融合全息无透镜成像模块包括激光源，微孔，滤光片，第一反射镜，第二反射镜，第一相干光源、第二相干光源，目...; 赵巨峰吴小辉崔光茫毛海锋林君张钰臧月; 文献传递

一种基于复杂度引导相位恢复的散斑成像重建方法: 本发明涉及一种基于复杂度引导相位恢复的散斑成像重建方法，所示方法步骤包括：S1、建立散斑图像空间模型，获取复杂度信息；S2、根据每次迭代的结果配置稀疏性准则，设定预估解；S3、进行迭代，设定约束条件，对迭代得到的解进行反...; 崔光茫何镔韬曹超伟赵巨峰

基于网络融合对含噪声模糊图像的复原方法: 本发明公开了基于网络融合对含噪声模糊图像的复原方法，该方法首先获取同时含有噪声和动态模糊的待复原图像。其次构建基于transformer网络框架的去噪子网络，输入待复原图，得到只含有动态模糊的图像。然后构建基于卷积神经网...; 崔光茫刘昊宇赵巨峰陈子逸黄瑜成

一种使用局部窗口视觉注意提取的双波段图像融合方法: 本发明公开了一种使用局部窗口视觉注意提取的双波段图像融合方法，包括如下步骤：（1）不同窗口尺度下的视觉注意图的提取；（2）视觉注意图基础上的融合。本发明方法针对可见光、红外双波段图像融合，考虑局部窗口对图像视觉注意图的提...; 赵巨峰张钰高秀敏辛青; 文献传递

面向复杂噪声数据的鲁棒文本-图像行人检索方法: 2025年; 文本-图像行人检索(text-based person retrieval)作为多模态智能监控系统的核心任务,旨在通过自由形式的文本描述从大规模数据库中识别目标行人图像,在公共安全与视频取证领域具有关键应用价值,如刑事侦查中的嫌疑人追踪及跨摄像头取证分析.传统方法通常基于图像-文本对完美对齐的理想化假设,忽视了实际场景中普遍存在的复杂噪声数据问题,即视觉实例与其文本标注间因人工标注偏差、网络爬取噪声,或局部视觉属性与全局文本语境间的语义粒度失配而产生的错误或歧义性关联.为弥补这一缺陷,提出了一种语义感知噪声关联学习框架,通过双重创新机制系统性地实现噪声辨识与鲁棒学习.首先,语义感知噪声辨识准则融合模态内语义一致性与跨模态交互信号,基于自适应阈值判定精准区分噪声关联;其次,噪声鲁棒互补学习范式实施差异化优化策略:对于可靠子集采用对比损失进行正向学习以增强特征判别性,而对噪声子集则通过反向学习以抑制过拟合.在3个公开基准数据集上的大量实验表明,该方法在合成噪声数据与真实噪声数据场景中均展现出优越性能.; 胡冰玉徐艺心余珊赵巨峰杨宇翔; 关键词：噪声数据

一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法: 本发明公开了一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法，包括如下步骤：（1）色彩通道转换：彩色图转换到灰度图；（2）多循环双边滤波抑制噪声；（3）种子生长实现背景去除；（4）形态学修正去除瑕疵毛刺。本发明方法针对名片图像，...; 赵巨峰高秀敏逯鑫淼; 文献传递

一种入户生活用水水质评价方法: 本发明公开了一种入户生活用水水质评价方法，步骤包括步骤1预设水质评价的水质指标；步骤2根据预设的水质指标进行数据优化；步骤3给出水质评价结果，通过构建数据矩阵、评分矩阵，最终得到评价矩阵，进而得出水质的评价结果；步骤4构...; 贺禹隽崔光茫郭羿宏马琼赵巨峰; 文献传递

基于仿射重建和噪声散点直方图的图像噪声水平估计(英文)被引量：2: 2018年; 结合信号仿射重建技术和图像噪声散点直方图,提出了一种图像噪声水平估计方法。首先,对于输入的噪声图像,采用基于分水岭的图像分割算法,将其分为若干像素均匀的图像块。采用仿射信号重建算法,实现无噪声的仿射图像信号和噪声余量图的分离和获取。从噪声余量图中计算获取各图像分块的噪声散粒点,每个散粒点表示各个图块的噪声标准差大小。随后,统计噪声散粒点直方图,进而确定最多散粒点分布的噪声强度区间。最终的图像噪声标准差估计值由该选择区间内的所有散粒点标准差均值计算得到。对比实验表明,算法能够进行准确可靠的图像噪声水平估计,对于细节和边缘丰富的图像效果优异。; 崔光茫张克奇徐之海冯华君赵巨峰; 关键词：图像分割