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公开(公告)号：CN107305252B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201610262354.2
申请日：2016-04-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种主动提取目标深度细节的快速成像方法。通过利用目标连续性，即相邻像素点间具有的空间相关性，根据深度细节复杂度层次自适应决定激光光斑的扫描步长。算法首先以粗扫描步长快速获取目标的低分辨率3‑D图像。然后根据空间相关性将其转化为0‑1矩阵，称为细节矩阵。接着，细化分割目标深度细节，改变扫描步长。最后，根据估计得到的所有“像素点“的深度值，就可以重构出目标的高分辨率图像。实验表明，本发明可以自适应决定不同深度细节复杂度区域的激光扫描步长，实现以低采样率快速重构出目标清晰的3‑D图像。
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公开(公告)号：CN106680811A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201610626653.X
申请日：2016-08-01
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/89
CPC classification number: G01S13/89
Abstract: 本发明公开了一种提高稀疏约束鬼雷达成像质量的方法，首先利用稀疏约束鬼雷达测量值和测量矩阵在空间域的相关性，通过空间二阶相关运算，构建满足正交约束的新测量矩阵，抑制测量矩阵的非正交性对图像重建的影响；并利用上述第一步得到的满足正交约束的新测量矩阵，根据已经有的稀疏约束条件，将其转换为凸优化问题，在满足收敛性和稳定性的条件下，通过已有的匹配追踪的算法寻找基于L范数最优解，从而提高稀疏约束鬼雷达成像质量。本发明有效抑制了重建噪声对稀疏约束鬼雷达的影响，提高了稀疏约束鬼雷达的成像质量。
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公开(公告)号：CN106131517A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610470540.5
申请日：2016-06-24
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: H04N9/04 , H04N5/23229
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像获取方法，首先在白光下重构分辨率较高的能体现更多细节的亮度图像Y，然后在红光、蓝光下分别重构分辨率较低的红R、蓝B单色图像。根据采集到的亮度图像Y以及红R、蓝B单色图像，利用线性关系计算出绿色G单色图像；根据已经得到的红、绿、蓝单色图像通过线性变换得到代表色度信息的U、V单色图像；然后通过上采样将U、V单色图像的分辨率扩展为与亮度图像Y相同的分辨率，最后将Y、U、V三分量融合，重构出彩色图像。本发明有效的减少了采样次数同时保证没有丢失重要信息；避免了CS算法所需的计算开销，减少了重构所需的时间。
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公开(公告)号：CN105654441A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511027349.5
申请日：2015-12-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20182
Abstract: 本发明公开了一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法，首先空域去噪，抑制动态噪声对图像重建的影响，即通过计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关，从而实现动态噪声的空域滤波，抑制动态噪声的影响；然后建立新的压缩成像方程并恢复图像，即利用上述第一步得到的二阶关联运算结果，建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题，通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型，在满足收敛性和稳定性的条件下，重建出原始图像，在动态噪声环境中重构出目标清晰的图像。本发明能够有效抑制压缩成像中动态噪声对重建质量的影响，提高了对目标的成像质量；计算复杂度低，且不增加系统对硬件的要求。
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