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公开(公告)号：CN106803235A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510835818.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/006 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性时空域全变分非均匀性校正的方法。该方法通过建立起基于多帧图像的各向异性全变分模型，将去除红外图像非均匀性条纹噪声的问题转化为一个最小化全变分问题，之后采用分离布拉格曼（Split Bregman）方法进行最优化，帧间迭代出最优解，其最后一次迭代结果即为校正后的红外图像。本发明的创新点在于对传统的全变分模型进行了时空域扩展，同时针对非均匀条纹噪声水平方向全变分远大于竖直方向全变分的结构特点改进方程，使其能适用于红外图像非均匀性校正，利用Split Bregman方法代替最陡梯度下降法进行方程最优化处理，大大提升了处理速度，满足了视频处理的实时性要求，同时在帧间迭代时设置了阈值，防止物体快速运动时校正失真。
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公开(公告)号：CN106153198A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510195794.6
申请日：2015-04-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01J5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法，通过将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像，然后将原始数字图像与对应的增益相乘之后的图像通过低通滤波器得到滤波后的图像，然后高通滤波器对图像进行校正处理，将经过时域高通滤波处理之后的图像通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，最终得到校正后的图像。本发明具有简单、高效的特点，收敛速率快，能够校正非均匀较强时四周有块状非均匀性的图像，并且面对不同场景均有良好的校正效果，适用性广。
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公开(公告)号：CN106803236B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201510837204.5
申请日：2015-11-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊域奇异值分解的非均匀性校正方法，首先通过一个隶属函数将图像从空域转换到模糊域，在模糊域中通过SVD得到图像的基频信息，然后再将处理后的图像从模糊域转换到空域，与原图像相减以去除图像中的条纹噪声和锅盖效应，最后通过拉伸对比度算法得到校正后的无噪图像。本发明的优点在于首次引入了模糊域法来进行红外图像的非均匀校正，并通过SVD得到模糊域中图像的基频信息，此信息即为从图像中抽取出来的非均匀噪声，所有处理过程只需要利用单帧信息，避免了传统非均匀校正算法对于场景的严苛性要求，使其能广泛的应用于不同环境下的非均匀校正任务中。
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公开(公告)号：CN106570829B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201510650380.8
申请日：2015-10-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种红外图像非均匀性校正方法，通过将红外探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像，然后构建一个目标矩阵和构建一个滤波权重参数，再按照图像非均匀性建模公式来对校正参数进行更新，从而获得相应的校正参数，最后将获得的校正参数带入到非均匀性校正公式中来获得校正后的图像。本发明具有简单、高效的特点，收敛速率快，能够处理图像旋转、平移、缩放、扭曲、膨胀等多种情况，并且面对不同场景均有良好的校正效果，适用性广。
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公开(公告)号：CN105989611B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510062052.6
申请日：2015-02-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/215
Abstract: 本发明公开了一种带有阴影去除的分块感知哈希跟踪方法，先根据阴影图像在CIELAB色彩空间中各通道灰度图的分布特点确定出图像中的阴影区域，然后采用颜色恒常理论将阴影区像素点恢复至无阴影效果，接着将分块感知哈希编码值与颜色自相似性相结合，以此作为相似性度量来对相邻帧的跟踪目标子块进行匹配，最后将上述子块组合得到跟踪目标在当前帧的区域位置，实现对视频中的跟踪目标进行跟踪。本发明的优点在于根据人体部位运动范围和形变程度的不同，将人体目标分为8个子块，并在此基础上，提出了一种分块的感知哈希编码方法，解决了目前的跟踪算法在人体被部分或完全遮挡、部分旋转，以及自然场景中阴影区与非阴影区光照突变等情况下跟踪失败的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105472204B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201410453434.7
申请日：2014-09-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动检测的帧间降噪方法。该方法是先通过多高斯混合背景模型法提取运动目标找到相邻两帧间重叠的静止区域，然后对该区域做帧间累加滤波，对非重叠区域内的运动目标区域和非运动目标区域分别采用帧内滤波算法和用多高斯混合背景模型方法建立的背景模型替代，同时该算法还能自适应调整叠加帧的数目，具有多级可调功能。本发明的创新点在于先对图像做运动目标检测，然后对前后两帧的只含有运动目标的前景图像进行与运算，根据与运算的结果选择帧间滤波算法、帧内滤波算法或背景模型替代算法，避免了传统的帧间滤波方法引起的运动目标边缘虚像、伪像甚至丢失的现象，对运动图像也能达到很好的降噪效果。
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公开(公告)号：CN106803236A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510837204.5
申请日：2015-11-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊域奇异值分解的非均匀性校正方法，首先通过一个隶属函数将图像从空域转换到模糊域，在模糊域中通过SVD得到图像的基频信息，然后再将处理后的图像从模糊域转换到空域，与原图像相减以去除图像中的条纹噪声和锅盖效应，最后通过拉伸对比度算法得到校正后的无噪图像。本发明的优点在于首次引入了模糊域法来进行红外图像的非均匀校正，并通过SVD得到模糊域中图像的基频信息，此信息即为从图像中抽取出来的非均匀噪声，所有处理过程只需要利用单帧信息，避免了传统非均匀校正算法对于场景的严苛性要求，使其能广泛的应用于不同环境下的非均匀校正任务中。
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公开(公告)号：CN106791506A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510813116.1
申请日：2015-11-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N5/374 , H04N5/3745
CPC classification number: H04N5/374 , H04N5/37455
Abstract: 本发明一种CMOS探测器的非均匀性校正方法，首先将CMOS探测器内部模数转换器ADC的偏置配置为0，使CMOS探测器工作在某低照度环境下，计算出某帧图像的各路输出灰度均值，并得到此16路输出灰度均值的平均值LA，然后调节CMOS探测器内部各路ADC偏置，使每个通道的输出灰度均值都为LA，记下此时的各个通道的ADC偏置参数，再使CMOS探测器工作在某高照度环境下，计算出某帧图像的各路输出灰度均值，结合上述LA计算出各个通道的增益参数，并将各路增益参数和各路ADC偏置参数存储。CMOS探测器实际工作时，将此两组参数读出并进行相应运算可得到最终的校正数据。本发明克服了计算量大、定标的时间复杂度较大，以及CMOS探测器内部的不均匀带来的影响，使得精度更高，效果更好。
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公开(公告)号：CN105989611A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510062052.6
申请日：2015-02-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种带有阴影去除的分块感知哈希跟踪方法，先根据阴影图像在CIELAB色彩空间中各通道灰度图的分布特点确定出图像中的阴影区域，然后采用颜色恒常理论将阴影区像素点恢复至无阴影效果，接着将分块感知哈希编码值与颜色自相似性相结合，以此作为相似性度量来对相邻帧的跟踪目标子块进行匹配，最后将上述子块组合得到跟踪目标在当前帧的区域位置，实现对视频中的跟踪目标进行跟踪。本发明的优点在于根据人体部位运动范围和形变程度的不同，将人体目标分为8个子块，并在此基础上，提出了一种分块的感知哈希编码方法，解决了目前的跟踪算法在人体被部分或完全遮挡、部分旋转，以及自然场景中阴影区与非阴影区光照突变等情况下跟踪失败的问题。
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公开(公告)号：CN105516621A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201410494322.6
申请日：2014-09-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种带预校正非均匀性的红外探测装置及其预校正方法，包括红外探测器、FPGA、A/D和D/A；FPGA分别与红外探测器、A/D和D/A连接，A/D分别与红外探测器和D/A连接，首先FPGA驱动红外探测器正常工作，红外探测器观测目标输出图像模拟信号传输至A/D采样量化，同时FPGA驱动D/A，产生近似红外探测器模拟输出信号的波形电压，再输出给A/D作为采样的基准电压，图像模拟信号经A/D转换为数字信号，并传输至FPGA，经图像处理后，输出显示。本发明的优点在于，在硬件上校正了图像行和行之间的非均匀性，改善了红外探测器的响应范围。
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