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公开(公告)号：CN104484879B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410797066.8
申请日：2014-12-19
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 张闻文 , 斯雪峰 , 何睿清 , 张伟良 , 李百凌 , 陈钱 , 顾国华 , 何伟基 , 钱惟贤 , 隋修宝 , 屈惠明 , 路东明 , 于雪莲 , 任侃 , 王利平 , 王庆宝 , 张毅
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种最佳阶数估算方法。该方法适用于估算高阶鬼成像像质最好时对应的阶数，此时的阶数称为最佳阶数。图像信息区域像素数对应的像素块数称为有效像素数。通过仿真鬼成像实验对参考图像和物图像进行高阶处理，仿真出重建图像并计算其对比度与载噪比，结合高阶鬼成像像质评估方法，估算高阶鬼成像在不同有效像素数的条件下对应的最佳阶数，并初步推测最佳阶数与有效像素数之间的关系。本方法以重建图像的数据信息为基础，综合考虑了对比度和载噪比对图像质量的影响。与传统确定最佳阶数方法相比，本发明的像质评价更全面，更符合实际实验结果，具有更高的实用性。
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公开(公告)号：CN106570829A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201510650380.8
申请日：2015-10-09
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06T5/006 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种红外图像非均匀性校正方法，通过将红外探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像，然后构建一个目标矩阵A和构建一个滤波权重参数W，再按照图像非均匀性建模公式来对校正参数进行更新，从而获得相应的校正参数，最后将获得的校正参数带入到非均匀性校正公式中来获得校正后的图像。本发明具有简单、高效的特点，收敛速率快，能够处理图像旋转、平移、缩放、扭曲、膨胀等多种情况，并且面对不同场景均有良好的校正效果，适用性广。
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公开(公告)号：CN105954733A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610437477.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G01S7/4802 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于光子飞行时间相关性的时域滤波方法。首先利用激光雷达在信噪比比较低的条件下扫描获得光子飞行时间。然后利用光子之间飞行时间相关性，设定滤波条件对光子的飞行时间进行判定，区分出信号光子和噪声光子。接着，去除被判定为噪声光子的探测光子，只保留被判定为信号光子的探测光子。最后，对信号光子使用形心法，提取光子准确的飞行时间，从而得到距离信息。实验表明，在信噪比比较低的情况下，本发明能够有效的滤除三维成像激光雷达扫描得到的信号中的噪声光子，从而达到去噪的目的。
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公开(公告)号：CN103246897B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310205336.7
申请日：2013-05-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于AdaBoost的弱分类器内部结构调整方法，首先是训练弱分类器，通过加权训练样本决定训练的弱分类器的融合权重，每个弱分类器对输入样本输出一个弱假设，所有弱分类器组成一个强分类器并输出最终结果；其次是内部结构调整、最佳弱分类器参数选择和调整验证，然后利用遗传算法来解决最优化问题，最后是训练样本重新加权，根据训练样本的错误率高低来重新确定样本的权重。本发明在场景分类问题上有非常好的表现，分辨率高，误判率低。
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公开(公告)号：CN105338232A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510890489.9
申请日：2015-12-07
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N5/225
CPC classification number: H04N5/2251 , H04N5/2254
Abstract: 本发明公开了一种电子倍增CCD相机、多参数可控电子倍增CCD成像系统及方法，该电子倍增CCD相机包括电子倍增CCD传感器芯片、时钟驱动单元、FPGA控制单元、低通滤波单元、高速A/D转换单元、系统供电单元、上位机接口单元和CameraLink接口单元，由上述电子倍增CCD相机制成的多参数可控电子倍增CCD成像系统，由依次连接的镜头、电子倍增CCD相机和计算机构成。本发明可实现对微光图像的采集，同时通过计算机发送控制指令实现对相机多种参数以及多种工作模式的控制，获取所需图像数据，完成对电子倍增CCD传感器芯片的参数测试与处理，保证了多参数可控电子倍增CCD成像系统的供电稳定，噪声小，图像质量更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105227852A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201410259348.2
申请日：2014-06-11
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N5/235
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩加权的自动曝光方法，用于实现对图像的自动曝光，提高图像的显示效果，本发明从采集的图像数据中提取色彩特征值，并利用色彩特征值以不同的权重计算图像的亮度指标。根据图像亮度指标判断图像是否在最佳亮度区间内，若否则根据自适应调整步长做出曝光参数的调整，得到曝光准确的图像。本发明对大多数场景得到亮度合适且拥有更鲜艳色彩的曝光图像，且在某种颜色占据主导的场景中色彩可以真实地恢复，获得准确的曝光。
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公开(公告)号：CN105092043A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410214806.0
申请日：2014-05-20
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 隋修宝 , 颜奇欢 , 钱毅涛 , 陈钱 , 顾国华 , 钱惟贤 , 何伟基 , 于雪莲 , 路东明 , 钱佳 , 王晨 , 尹春梅 , 高航 , 孙镱诚 , 曾俊杰 , 李晓帆 , 赵耀 , 沈雪薇 , 刘源
Abstract: 本发明公开了一种基于场景的变积分时间的非均匀性校正方法，该方法是先将探测器在不同的积分条件下的背景图像的行投影向量和列投影向量计算出来，并将背景的行列投影向量存储起来，形成一个查找表。当探测器处于不同场景中拍摄图像时，为了确定探测器的最佳积分时间，先求图像得行列投影向量，并将该行列投影向量分别与查找表中的背景的行列投影向量做相关运算，找到与图像最相关的背景，由该背景来确定探测器的最佳积分时间。本发明的创新点在于能够找到探测器在不同场景中的最佳积分时间，在最佳积分条件下获得的图像有利于后续的图像配准，提高了配准精度，从而使得非均匀性校正效果更好。
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公开(公告)号：CN104952052A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201410122782.6
申请日：2014-03-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种对EMCCD图像进行增强的方法。首先对EMCCD图像进行硬阈值化滤波和α-生根增强处理；然后再对硬阈值化滤波和α-生根增强后的EMCCD图像作直方图处理，并在不影响EMCCD图像可视效果的情况下根据灰度级的像素点个数的阈值和灰度级压缩规则来对EMCCD图像的灰度级范围作调整。本发明不仅可以更有效地增强EMCCD图像中的细节等特征信息，还可以在不影响视觉效果的前提下对EMCCD图像进行压缩。
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公开(公告)号：CN103198445B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310054566.8
申请日：2013-02-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种高速红外目标检测与跟踪图像处理装置及其处理方法，装置包括FPGA处理模块、DSP处理模块、ARM处理模块；FPGA处理模块通过RocketIO接口与DSP处理模块包括的两个DSP处理子模块的RapidIO接口连接，FPGA处理模块与DSP处理模块包括的两个DSP处理子模块的McBSPs接口相连，FPGA处理模块通过SDRAMs芯片与ARM处理模块连接，通过SRAMs芯片与热像仪连接，还连接有SRAMs芯片和Flash芯片，FPGA处理模块连接ARM处理模块的UARTs接口，FPGA处理模块通过I2C接口与陀螺仪和加速计连接，DSP处理模块包括的两个DSP处理子模块都连接有DDR2芯片和Flash芯片；本发明占用内部存储少，传输速率高，并且能够满足实时性要求。
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公开(公告)号：CN102831620B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201210275678.1
申请日：2012-08-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多假设跟踪数据关联的红外弱小目标搜索跟踪方法，步骤如下：对图像进行盲元补偿，去除盲元；将去盲元的图像做高通滤波，然后进行恒虚警率检测；经过恒虚警率检测后，得到一系列的点迹，将这些点迹再做帧间滤波，从而得到一批虚警率更低的目标点迹；将得到的点迹放入数据关联器，由概率多假设关联器起始航迹，对所有会成为航迹的可能形成假设，通过计算假设中起始航迹的得分，剔除得分小于起始阈值的航迹；由联合概率数据关联器JPDA负责继承得到的航迹，对每个进入关联器的点迹计算关联上已有航迹的得分，从而得到稳定的航迹；利用kalman滤波器对所有得到航迹滤波更新。本发明融合了两种数据关联算法的优点，将两种关联方法配合使用。
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