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公开(公告)号：CN108665423A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201711436807.X
申请日：2017-12-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于引导滤波和高通滤波的红外图像非均匀性校正方法，将带有非均匀性的原始图像序列第一帧图像的高频成分赋值为第一个固定图案噪声f1；依次载入带有非均匀性的原始图像序列中第N帧图像作为当前帧图像，确定当前帧图像和第N-1帧图像的差值获得第N-1帧差值图像，根据第N-1帧差值图像获得所述第N-1帧图像每个像元的相对变化幅度；结合当前帧图像的高频成分和第N-1帧差值图像每个像元的变化幅度进行高通滤波获得第n个固定图案噪声fn，根据第n个固定图案噪声fn对当前帧图像进行非均匀性校正，获得当前帧图像的校正结果；其中，N≥2，n≥2。本发明能够实现对由非均匀性引起的红外图像序列的固定图案噪声进行有效地去除。
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公开(公告)号：CN108665422A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710766350.2
申请日：2017-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种傅里叶域内逆向感知的单帧红外非均匀性检测方法，将原始单帧红外图像分解为若干个加权非重叠图像子块，并对其进行傅里叶-对数变换，获得每个加权非重叠图像子块相应对数域下的傅里叶能谱；从所述若干个加权非重叠图像子块的傅里叶能谱中计算最小傅里叶能谱；根据所述最小傅里叶能谱确定基于逆向感知理论下可能出现非均匀性特征的虚警数，再根据虚警数和选取的经验阈值构造可表示非均匀性傅里叶能谱分布的二值映射；根据所述二值映射对原始单帧红外图像的傅里叶能谱进行滤波，并通过傅里叶逆变换获得红外图像的非均匀性检测结果。本发明基于图像傅里叶域的频谱分布特性，利用人类视觉系统逆向感知理论实现红外图像的非均匀性检测，以达到对单帧红外图像像质提升效果。
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公开(公告)号：CN108198139A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711248624.5
申请日：2017-12-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于传导全变分正则化的图像去噪方法，主要解决现有全变分正则化图像去噪方法对于纹理等细节信息的保持性能不够理想的问题。其实现步骤是：1.获取噪声污染图像；2.用噪声污染图像初始化第1次迭代的去噪图像，设置最大迭代次数N；3.构建去噪图像的保真项；4.构建去噪图像的传导全变分正则项；5.构建由保真项和传导全变分正则项组成的能量泛函；6.采用最陡下降法求解能量泛函最小化问题，获得第t+1次迭代的去噪图像；7.判断迭代次数是否小于最大迭代次数N，如果迭代次数小于最大迭代次数，则重复步骤3至步骤6，否则，输出去噪图像，迭代结束。本发明具有更好的去噪性能和结构保持特性，可用于数字图像的预处理过程。
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公开(公告)号：CN104268571B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410490236.8
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最小树聚类的红外多目标分割方法，其特征在于：采用背景差分法和形态学操作预处理图像，得到目标区域和背景区域分离的二值化图像；二值图像中所有目标区域的像素点均匀采样和最近邻划分将目标区域像素初始划分成各个小类；以各个小类为顶点，以L1范数和高斯核函数计算得到的类间间距为边长构造一棵最小树；计算得到的边长阈值并切割最小树长边，得到最终的聚类结果，剔除孤立点和噪声点，剩余每一类为一个目标；在原始红外图像上用十字叉标示各个目标形心，用矩形框标示各个目标空间范围。
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公开(公告)号：CN105120129B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510475480.1
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N1/64
Abstract: 本发明公开了一种红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像序列仿真方法，主要用来生成大量测试红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像场景。其方法实现包括：采集图像背景并仿真目标图像背景，创建目标模型，设置目标航迹，合成目标图像，设置抖动参数，生成抖动偏移量，计算抖动后成像行数，计算抖动后成像信号，生成抖动目标图像，输出红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像序列。本发明具有计算量小，红外面阵相机抖动的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，红外面阵相机抖动参数可控制的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105023255B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510476748.3
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种高斯模型面阵相机抖动的红外弱小目标图像序列仿真方法，其步骤包括：采集图像背景并仿真目标图像背景，创建高斯模型目标模型，设置目标航迹，合成目标图像，设置抖动参数，生成抖动偏移量，计算抖动后成像行数，计算抖动后成像信号，生成抖动目标图像，输出高斯模型面阵相机抖动的红外弱小目标图像序列。本发明具有计算量小，高斯模型面阵相机抖动的红外弱小目标图像真实度高，纹理细节特征丰富，高斯模型红外弱小目标与真实目标吻合度高，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，红外面阵相机抖动参数可控制的优点。
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公开(公告)号：CN104408705B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201410490530.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检测方法，本发明利用核典型相关性分析的办法对高光谱图像进行异常检测。具体方法包括：获取高光谱图像；将高光谱图像标准化，同时做去均值处理；针对高光谱图像中每一像素点确定目标窗口与背景窗口，使用KCCA方法分析；将KCCA分析得到的结果分离出背景信息与目标信息，计算原图像与背景图像、目标图像平方差之间的差值，作为最终的检测结果。
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公开(公告)号：CN107194889A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710330617.3
申请日：2017-05-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及分块双边全变分正则化图像噪声消除方法，其包括以下步骤：(1)获取污染图像X0，并用污染图像X0初始化第1次迭代的去噪图像然后进入步骤(2)；(2)计算第t次迭代去噪图像的分块双边结构相似距离矩阵DWt，然后进入步骤(3)；(3)构建第t次迭代去噪图像的分块双边全变分正则项然后进入步骤(4)；(4)构建由保真项和分块双边全变分正则项组成的能量泛函Et，进入步骤(5)；(5)采用最陡下降法求解能量泛函Et的最小化问题，获得第t+1次迭代的去噪图像进入步骤(6)；(6)判断迭代次数是否小于最大迭代次数N，如果迭代次数小于最大迭代次数N，令t＝t+1并进入步骤(2)；否则，输出第t+1次迭代的去噪图像结束本次操作。
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公开(公告)号：CN104730537B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510080015.8
申请日：2015-02-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S17/66
Abstract: 基于多尺度模型的红外/激光雷达数据融合目标跟踪方法，建立多尺度模型；对目标进行数据采集，得到目标的距离测量值、方位角测量值和俯仰角测量值；在尺度1上对红外探测系统获取的角度信息采用无迹卡尔曼滤波法进行估计；在尺度2上将角度估计信息和距离信息进行融合；在尺度2上采用卡尔曼滤波法对目标状态进行估计；将融合估计的信息转换到尺度1上，在尺度1上采用卡尔曼滤波法进行滤波估计，得到精确滤波估计值；重复前述步骤，获得目标运动轨迹。本发明将将多尺度模型引用到信息融合中，更加全面准确的描述目标运动状态，在不同尺度对目标进行估计滤波，提高了目标状态的估计精度，通过不同尺度之间信息的交互，提高目标跟踪精度。
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公开(公告)号：CN106447640A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610738233.0
申请日：2016-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/10148 , G06T2207/20021 , G06T2207/20024 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习、旋转引导滤波的多聚焦图像融合方法，首先通过对若干幅经典多聚焦图像进行旋转引导滤波处理获得每幅图像的滤波图像，对所述若干幅滤波图像进行字典学习获得图像的散焦字典，输入的多幅配准的多聚焦图像并将所述的散焦字典作用于输入图像并进行处理获得每幅输入多聚焦图像的聚焦特征图对所述获得的每幅输入图像对应的聚焦特征图进行处理获得融合权重图，最后，根据所述获得的融合权重图获得融合图像；还公开了一种基于字典学习、旋转引导滤波的多聚焦图像融合装置，通过本发明有效地提升了图像的清晰度、解决了因输入图像未完全配准引起的块效应和人工噪声问题，得到了融合效果更好的图像。
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