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公开(公告)号：CN109118444A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810833411.7
申请日：2018-07-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离的正则化人脸图像复杂光照去除方法，包括如下步骤：(1)读入人脸图像，然后将人脸图像进行对数变换；(2)对步骤(1)中得到的图像f进行对数全变差的变换，分解出人脸图像的高频特征分量和低频特征分量；(3)分别对低频特征分量D和高频特征分量G做处理；(4)将正则化后的低频分量Dend和增强的高频分量Hend合成为新的去除了光照噪声的人脸图像，记为Fface。本发明能够减少计算机的内存的使用量，同时去噪能力得到明显提升。
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公开(公告)号：CN109086681A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810754401.4
申请日：2018-07-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LHI特征的智能视频黑烟车检测方法，包括如下步骤：(1)利用前景检测算法从道路监控视频中提取运动目标，并识别车辆目标；(2)利用积分投影技术检测车辆尾部位置；(3)提取车尾部后方区域的LHI特征，该特征包括LBP特征、HOG特征和IP特征；LHI特征是LBP特征、HOG特征和IP特征的融合，FLHI＝{xLBP,xHOG,xIP}；(4)利用BP网络分类器对所提特征向量进行分类，识别黑烟帧，从而进一步识别黑烟车。本发明能够进一步提高识别率，降低误报率。
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公开(公告)号：CN108921147A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201811018299.8
申请日：2018-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态纹理和变换域时空特征的黑烟车识别方法，包括：将视频序列中的每帧图像转化为灰度图像，并平均分成若干网格小方格；对每一帧的每个小方格图像提取动态纹理特征；对每一帧的每个小方格图像得到变换域特征；将动态纹理特征和变换域特征进行融合，得到用于区分烟方格和非烟方格的时空特征；利用SVM分类器对所提时空特征进行分类，得到每个方格的识别结果，结合每帧所有方格识别结果的分布以及连续多帧识别结果的特点，判断当前视频段是否有黑烟车。本发明能借助对黑烟方格位置和个数的分析估计整个黑烟尾气的位置和面积，对黑烟车的污染程度和等级做出初步估计，提高了特征的鲁棒性，避免了阴影的误报，降低了误报率。
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公开(公告)号：CN105005778B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201510502841.7
申请日：2015-08-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于改进的视觉背景提取的高速公路车辆检测方法，第一步，初始化读入图像，将输入的彩色图像转换为灰度图像；第二步，对图像进行背景建模，如果是第一帧图像，则进行背景初始化，否则进行背景更新，从而分割出背景；第三步，从前景中分割出路面；第四步，对图像进行八邻域填充；第五步，利用车道线较窄的特点来去除车道线；第六步，采用纵向填充的方法来填充车辆内部；第七步，提取车辆区域并绘制车辆区域的外接矩形框；本发明采用图像处理的方式检测无人机航拍视频中的高速公路上的车辆，成本低廉，检测精度高，实时性好，适用面广。
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公开(公告)号：CN103778416B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410036022.3
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应逼近人脸图像产生方法，包括如下步骤：（1）初始化单样本图像训练集，将获得的彩色人脸图像转换为灰度人脸图像。（2）对灰度人脸图像进行三角分解，获得灰度人脸图像的向量表示形式。（3）通过选择一定数量的基图像，产生灰度人脸图像的逼近图像。（4）由所有的灰度人脸图像及其逼近图像组成新的训练集。本发明充分考虑了灰度人脸图像的个体信息，通过灰度人脸图像的三角分解，产生灰度人脸图像的逼近图像，最大限度的提高了可用于训练的灰度人脸图像的数量，从而更加有效地提高单样本人脸识别系统的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103218605B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310119843.9
申请日：2013-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于积分投影与边缘检测的快速人眼定位方法，它主要有以下几个步骤：第一步：对检测到的人脸图像进行转灰度，并利用滤波器对其平滑去噪；第二步：采用水平积分投影法获取人眼大概位置；第三步：对第一步中的图像进行边缘提取，并将图像二值化；第四步：计算行、列复杂度，精确定位人眼位置；第五步：校正，得到最终人眼位置。该方法计算速度快，能够有效抑制人脸图像中的饰品对人眼定位的影响，具有快速稳定的优点。
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公开(公告)号：CN102831428B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201210227572.4
申请日：2012-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种图像内快速响应矩阵码区域的提取方法，第一步，初始化读入图像，将输入的RGB图像转换到灰度空间；第二步，利用大津法对其进行二值化处理；第三步，利用快速响应矩阵码寻像图形的形态特征：一个矩形中包含两个小矩形，利用这个特征和图像轮廓得到快速响应矩阵码的三个寻像图形的中心点，并且在寻轮廓时，对于每次寻到的一个轮廓，就对其进行判断是否符合规格，并进一步得到快速响应矩阵码的四个顶点实现精确定位。这种方法使得找寻像图形更准确，并且使得需要的存储空间大大减小，实验表明这种方法对普通摄像头采集的图像就能取得很好的效果，实时性高。
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公开(公告)号：CN102880865B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210372408.2
申请日：2012-09-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，该方法为：采集视频图像，得到当前的视频帧；对采集到的视频帧作肤色阈值处理，得到肤色二值图像；将二值图像进行滤波降噪处理，提高图像质量；检测识别肤色二值图像中的人手部分；根据人手部分的重心位置信息识别手势的动作。本发明具有一下优点：（1）实时性好，响应时间短，可以应用到人机交互领域；（2）成本低廉，通过摄像头和计算机或DSP之类的处理设备即可组成；（3）稳定性好，对于手势的旋转、平移、变形，本算法都有较好的处理效果。本发明可应用于人机交互领域。
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公开(公告)号：CN102779349B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210226642.4
申请日：2012-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明是一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法，它包括如下步骤：第一步，通过视频图像或者单幅图像获取背景图片；第二步，对背景图片进行颜色空间转换，提取颜色空间特征：首先对背景图片进行颜色空间转换，从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，然后根据图像包含信息提取出HSV各个分量的特征；第三步，根据判定条件将图像包含天气信息划分为非雾天、小雾天气和大雾天气：首先若满足判定条件1，则为大雾天气，否则继续判定，其次若满足判定条件2，则为非雾天气，否则继续判定，最后若满足判定条件3，则为小雾天气，否则为大雾天气。本发明适用于对高速公路雾天监测，特别是对部分路段团雾突发情况进行预警，保障道路行驶安全。
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公开(公告)号：CN103927748A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410141750.0
申请日：2014-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多矩形图像距离转换模型的坐标标定方法，按照以下步骤进行：步骤1：固定摄像机，建立坐标系；步骤2：连续构造多个矩形块；步骤3：求世界坐标系O-XYZ的X方向在图像坐标系O'UV中的消失点Q′1；步骤4：求世界坐标系O-XYZ的Y方向在图像坐标系O'UV中的消失点Q′2；步骤5：修正矩形顶点Ai′,Bi′(1≤i≤n)的坐标；步骤6：求距离转换模型系数K12；步骤7：求距离转换模型系数K11；步骤8：求距离转换模型系数K22；步骤9：求距离转换模型系数K21；步骤10：求取世界坐标系中的一点P的坐标。本发明采用多个矩形，有利于减小求解消失点的误差；修正矩形的顶点坐标，有利于弥补由于车道线磨损带来的误差；采用直线拟合的方法求取距离转换模型系数K22，提高了K22的准确度。
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