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公开(公告)号：CN104268835B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410490136.5
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像几何分离的红外弱小目标增强方法。首先，根据红外图像中弱小目标和背景杂波分布特点，对图像中弱小目标和背景杂波成分分别采用谱图小波变换和非下采样的剪切波变换字典进行稀疏表示；然后将这两个互不相关的稀疏字典引入到图像几何分离框架中，并利用全变分惩罚因子来获得更多背景杂波成分信息，使其得到更有效的分离，从而达到增强弱小目标信号的目的。该方法具有更优的弱小目标增强和背景杂波抑制效果，与经典的最大均值、形态学滤波和二维最小均方误差等滤波方法相比，不但背景抑制因子有所提高，而且也较好地降低了强边缘引起的虚警。
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公开(公告)号：CN104185026B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410452761.0
申请日：2014-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开一种随机投影域下相位编码的红外高分辨率成像方法。本发明根据低维随机高斯模板随机压缩图像信号，对所述压缩后获得的随机投影域信号进行随机相位编码，重构所述随机相位编码后获得的压缩编码采样信号，获得原始红外图像；本发明还公开了一种随机投影域下相位编码的红外高分辨率成像装置，通过本发明能够在保证图像重构质量的前提下，显著提高红外图像的分辨率。
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公开(公告)号：CN104299229B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410490528.1
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于红外图像处理领域，主要涉及一种基于时空域背景抑制的红外弱小目标检测方法。本发明用以解决复杂背景下的红外运动弱小目标检测问题。首先使用指导滤波抑制空域中较为平稳的背景杂波；其次，利用红外图像序列中目标的运动信息，在时域上采用梯度权重滤波方法抑制时域中变化较为缓慢的背景；然后将时空域背景抑制结果相融合，得到背景抑制后的弱小目标图像；最后利用自适应阈值分割图像，检测出弱小目标。该发明在目标检测时不仅利用了红外弱小目标的空间灰度信息，还充分利用了目标的时域运动信息，分别从时域和空域抑制背景杂波，因此大大提高了复杂背景下运动弱小目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN104156929B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410453009.8
申请日：2014-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于全局滤波的红外弱小目标背景抑制方法，对红外图像进行多次平滑处理，将平滑处理后获得的多幅不同平滑尺度下的图像级联生成红外图像数据立方体，根据局部标准化欧式距离分离所述生成的红外图像数据立方体中的弱小目标和背景图像，根据非线性函数增强所述局部标准化欧式距离分离后的弱小目标、以及抑制所述局部标准化欧式距离分离后的背景图像，获得背景抑制后的图像；本发明还提供一种基于全局滤波的红外弱小目标背景抑制装置，通过本发明能够更好的对目标的形状和灰度信息进行保持，为后续的背景抑制方法提供了良好的预处理图像，能够更精确地衡量图像中每个像素点与背景之间的差异，得到良好的背景抑制效果。
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公开(公告)号：CN103714548B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310743788.0
申请日：2013-12-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于视觉注意机制的红外图像与可见光图像配准方法，步骤如下：输入原始红外和可见光图像，通过视觉注意机制模型获取红外和可见光图像的视觉显著区域；通过Hu矩的不变矩计算，对红外和可见光图像的视觉显著区域进行粗匹配；在粗匹配的红外和可见光图像的视觉显著区域内搜寻质心，以质心作为视觉显著点，以视觉显著点代表视觉显著区域；基于去均值归一化互相关原理对视觉显著点进行细匹配；采用RANSAC算法对精确匹配的图像进行提纯，计算配准估计函数，通过配准估计函数进行图像变换，实现图像的配准、输出。本发明通过模拟人眼的视觉注意机制作为图像的特征检测方法提取稳定的特征，经过匹配后，精确实现红外图像与可见光图像的配准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106204629A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610681992.8
申请日：2016-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种天基雷达与红外数据融合在轨动目标检测方法；本发明中用红外探测系统进行探测时，先对红外图像序列中每一帧采用基于形态学的滤波方法进行背景抑制，然后将背景抑制后的图形进行自适应阈值分割，提取单帧检测结果，再通过跟踪算法进行多帧目标的确认，判断检测的结果是否为真实目标，从而得到多帧目标的检测结果；雷达探测时，采用脉冲多普勒(PD)处理。将得到的红外和雷达的目标信息进行时间校准与空间校准后，采用量测融合的方法将其进行数据融合，并将融合后的数据进行航迹预测，得到目标的估计位置。
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公开(公告)号：CN103868601B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410116715.3
申请日：2014-03-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种IRFPA探测器非均匀响应的双边全变分正则化校正方法，其特征在于，针对IRFPA探测器非均匀响应的校正输出对伪影抑制和细节保持的要求，在能量泛函中引入双边全变分正则项，并与校正参数的回归估计方法相结合，充分利用了双边全变分各向异性的扩散特性，有效地降低了校正后响应输出的伪影效应，更好地保持了原始场景中的细节信息，从而使得IRFPA探测器的温度分辨率得到有效的提升。
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公开(公告)号：CN105139433A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510473934.1
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于均值模型的红外弱小目标图像序列仿真方法。具体步骤包括：1.采集图像背景；2.仿真目标图像背景；3.镜像扩展；4.创建目标模型；5.设置目标航迹；6.合成目标图像；7.对仿真红外弱小目标图像背景帧数i进行累加1操作；8.判断累加1后仿真红外弱小目标图像背景帧数是否等于仿真红外弱小目标图像序列总帧数L，如果是，执行步骤9；否则，执行步骤2；9.输出仿真红外弱小目标图像序列。本发明具有计算量小，仿真红外弱小目标图像真实度高，纹理细节特征丰富并且红外弱小目标大小，红外弱小目标信噪比，红外弱小目标运动速度，红外弱小目标航迹可控制的优点。
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公开(公告)号：CN104778706A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510191275.2
申请日：2015-04-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的异常检测方法，对读取的高光谱图像进行预处理获得剔除噪声的高光谱图像，将所述获得的剔除噪声的高光谱图像进行向量转换获得二维初始化矩阵V，再对二维初始化矩阵V进行线性分解生成随机初始化基矩阵W和系数矩阵H，根据非负矩阵分解的乘性迭代法则对随机初始化基矩阵W和系数矩阵H进行迭代获得含有若干个波段的高光谱图像，最后根据局部的自适应的核密度估计算子对所述含有若干个波段的高光谱图像中含有异常信息最多的一个波段的高光谱图像进行处理，获得检测出异常目标的图像；本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的异常检测装置，通过本发明能够消除大量的冗余波段和噪声信息，从而有效地提高了异常检测的效率。
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公开(公告)号：CN104299229A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410490528.1
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/269 , G06T2207/10048 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明属于红外图像处理领域，主要涉及一种基于时空域背景抑制的红外弱小目标检测方法。本发明用以解决复杂背景下的红外运动弱小目标检测问题。首先使用指导滤波抑制空域中较为平稳的背景杂波；其次，利用红外图像序列中目标的运动信息，在时域上采用梯度权重滤波方法抑制时域中变化较为缓慢的背景；然后将时空域背景抑制结果相融合，得到背景抑制后的弱小目标图像；最后利用自适应阈值分割图像，检测出弱小目标。该发明在目标检测时不仅利用了红外弱小目标的空间灰度信息，还充分利用了目标的时域运动信息，分别从时域和空域抑制背景杂波，因此大大提高了复杂背景下运动弱小目标的检测性能。
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