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公开(公告)号：CN1313972C
公开(公告)日：2007-05-02
申请号：CN03141788.4
申请日：2003-07-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于滤波器组的图像融合方法，在对原图像进行配准的基础上，对低空间分辨率多光谱图像进行插值重采样，以实现与高空间分辨率全色遥感图像具有相同的尺寸大小，在设计出满足融合要求的滤波器组的基础上，对高空间分辨率全色遥感图像和低空间分辨率多光谱图像分别进行滤波器组分解，分别得到多个频带的子图像，采用低空间分辨率多光谱图像的低频部分替换相应高空间分辨率全色遥感图像的低频部分的方式，融合不同分辨率的遥感图像，最后，进行滤波器组重构以获得融合后的图像。本发明在保留融合图像的光谱信息的同时，提高图像的空间信息，能够使空间细节信息和光谱信息二者之间达到更好的均衡，使得融合后图像的质量得以较大的提高。
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公开(公告)号：CN1300746C
公开(公告)日：2007-02-14
申请号：CN200410089270.0
申请日：2004-12-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于多特征信息融合的视频运动目标自适应跟踪方法，用于计算机视觉、图像处理与模式识别领域。本发明首先提取出目标的特征信息，然后利用模糊逻辑方法对各种特征信息进行自适应融合，并将融合后的信息用于描述目标的观测信息，最后采用具有启发式搜索功能的遗传算法在当前图像目标候选区域内找出与目标模板观测信息最相似的候选目标。本发明通过自适应融合各特征信息以及在目标搜索时采用启发式搜索方法使得跟踪的可靠性大大提高，可广泛应用于视频监控系统、视频会议系统、机器人视觉导航系统、工业产品监控系统、军事目标跟踪系统等各类民用及军用系统中，具有广阔的市场前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN1286065C
公开(公告)日：2006-11-22
申请号：CN200410053035.8
申请日：2004-07-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于方向滤波器组的图像融合方法，用以融合同一场景的不同传感器图像和多聚焦图像。首先采用àtrous小波算法分解原图像得到一组带通子图像，然后分别对带通子图像进行方向滤波器组分解得到多分辨率多方向的图像表示，按照一定的融合规则对这些子图像进行融合计算，得到一组新的融合后子图像，最后通过重构过程得到融合后的图像。本发明明显优于传统的多分辨率图像融合方法，融合后图像的质量得以较大的提高。
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公开(公告)号：CN1285052C
公开(公告)日：2006-11-15
申请号：CN200410067813.9
申请日：2004-11-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于区域特征元补偿的红外人脸眼镜干扰消除方法，对输入的红外人脸图首先进行眼镜检测，根据眼镜是否存在作出相应的处理，对不戴眼镜的红外人脸图，经过特征脸分析后，直接进行最近邻分类，得到识别结果；对戴眼镜的红外人脸图，在经过特征脸分析、得到特征元向量后，先进行眼镜区域的特征元补偿，然后进行最近邻分类，得到识别结果。本发明在对红外人脸眼镜检测的基础上，对于不戴眼镜的，直接用特征脸分析和最近邻分类进行人脸识别，这使得识别效果不会受到补偿方法的负面影响；对于戴眼镜的，通过区域特征元的补偿，有效地抑制了眼镜带来的干扰。本发明大大提高了红外人脸的识别率，而且简单有效，在实际应用中具有重要意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN1272746C
公开(公告)日：2006-08-30
申请号：CN200410052863.X
申请日：2004-07-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合方法，采用不可分离小波框架变换系数重要性指标反映原图像像素的清晰程度，并基于系数重要性指标对原图像的不可分离小波框架系数进行组合。首先对待融合的多聚焦原图像分别进行离散小波框架变换，然后求取各原图像经不可分离小波框架变换分解后的系数的重要性指标。融合过程就是基于系数重要性指标对各图像不可分离小波框架变换分解后的系数进行选取，并进行一致性检验。最后对组合后的不可分离小波框架变换系数进行逆变换从而得到融合后的图像。本发明使融合后的图像质量得到大幅度地提高，对于各种应用系统的后续处理和图像显示具有重要意义和实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1256697C
公开(公告)日：2006-05-17
申请号：CN200410018302.8
申请日：2004-05-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/60
Abstract: 本发明提出一种对空成像起伏背景条件下红外弱小目标的检测方法。通过形态学滤波获取图像背景，将原图像减去图像背景，得到含有目标和噪声的待检测图像，利用一个局部窗口在待检测图像中进行遍历计算，并将计算结果存贮在一幅空白图像相应的位置上，形成一幅能量查找表，根据目标在图像出现的位置表现出局部能量最大的特点，将目标检测问题转化为在能量查找表中寻找最大值问题，将待检测图像中强度单象素最大位置认为是目标出现点。本发明避免了多数检测方法中对噪声及信号分布的假设，提高了算法的实用性和鲁棒性，并在保证检测性能的同时，大大降低了虚警概率，可广泛应用于各类军、民用系统，具有广阔的市场前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN1254770C
公开(公告)日：2006-05-03
申请号：CN200410018301.3
申请日：2004-05-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于期望值最大与离散小波框架的图像融合方法，首先采用小波框架将待融合图像进行多尺度分解，得到小波框架的一系列高频分量和一个最低频分量，然后对图像的高频部分采用基于视觉特性的特征提取方法进行融合，对图像的低频部分采用基于期望值最大方法进行融合，最后将高频部分的融合结果和低频部分的融合结果，通过小波反变换得到最终的融合图像。本发明使融合后的图像质量得到大幅度地提高，对于各种应用系统的后续处理和图像显示具有重要意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN1251144C
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN02136952.6
申请日：2002-09-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种复杂背景条件下红外弱小目标的检测与跟踪方法，通过形态学滤波获取图像背景，将原图像减去图像背景，得到含有目标和噪声的去均值图像，采用基于椭圆抛物面体积的图像预处理技术，提高处理结果的信噪比，利用恒虚警率准则选择检测阈值，得到单帧检测结果。利用目标运动轨迹的连续性进一步去除虚假目标。目标跟踪采用最近邻关联方法，采用基于匀速直线运动模型的卡尔曼滤波更新目标状态。若目标丢失，则利用轨迹预测目标可能位置进行稳定跟踪。本发明在保证算法精度的条件下简化了计算，提高了算法的实时性和红外目标检测、跟踪的性能，可广泛应用于各类军、民用系统，具有广阔的市场前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN1216338C
公开(公告)日：2005-08-24
申请号：CN03129058.2
申请日：2003-06-05
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于线性约束截断最小二乘的数据融合方法，对各传感器数据求取均方值，在此基础上设置自适应阈值，并判断是否存在异常传感器数据，以及哪个传感器数据存在脉冲噪声，得到检测矩阵，然后建立基于截断最小二乘(TLS)的初始融合目标函数，通过一系列变化，变成线性约束的截断最小二乘(LCTLS)的最优问题，进一步求取问题的拉格朗日函数，根据Kuhn-Tucker条件，得到对应求取最优解的方程组，建立全局收敛的递归神经网络，得到方程组的解，即优化问题的解。本发明使算法的鲁棒性大大提高，即使出现了脉冲噪声，也能具有无偏性，并在很快的时间内得到优质的解，对于数据融合的实时处理具有重要意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN1588445A
公开(公告)日：2005-03-02
申请号：CN200410053035.8
申请日：2004-07-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于方向滤波器组的图像融合方法，用以融合同一场景的不同传感器图像和多聚焦图像。首先采用àtrous小波算法分解原图像得到一组带通子图像，然后分别对带通子图像进行方向滤波器组分解得到多分辨率多方向的图像表示，按照一定的融合规则对这些子图像进行融合计算，得到一组新的融合后子图像，最后通过重构过程得到融合后的图像。本发明明显优于传统的多分辨率图像融合方法，融合后图像的质量得以较大地提高。
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