公开(公告)号：CN115908199B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202211700123.7

申请日：2022-12-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  杨硕闻 ,  黄鲲鹏 ,  胡剑凌 ,  郭业才 ,  李鹏 ,  程进 ,  王新宇 ,  张黎可 ,  余耀 ,  于庆南 ,  马弘宇

IPC: G06T5/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开了一种基于深度去噪器的压缩红外图像复原方法，首先原始红外图像经过编码测量后获得原始测量值，复原原始红外图像时在传统基于优化的算法中插入深度网络学习获得的深度去噪器，然后通过设计基于空间注意力和通道注意力的特征提取网络得到深度去噪器，最后迭代求解两个子过程得到复原的红外图像，从而同时具有基于模型的优化算法的可解释性和基于卷积神经网络的鲁棒性和快速性，提高了图像复原的质量。

公开(公告)号：CN116523967B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202310585827.2

申请日：2023-05-23

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  曹佳露 ,  王乐 ,  严伟明 ,  汪梦元 ,  徐星臣 ,  郭业才 ,  胡剑凌 ,  程进 ,  武丽 ,  张黎可 ,  王新宇

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于空间光谱相似性降维的高光谱目标跟踪方法，获得归一化后第1帧和第t帧高光谱图像，确定局部光谱曲线Cl，目标光谱曲线Ct，像素Hi,j的光谱曲线Ci,j，根据光谱角距离公式计算Cl和Ct确定分割阈值，通过分割阈值确定降维结果图Ir和掩膜，通过DenseNet提取Ir的深度特征，通过方差确定纹理特征的融合权重，并进行融合得到重组纹理特征，利用掩膜覆盖重组纹理特征，得到融合纹理特征，并对深度特征和融合纹理特征进行判别式相关滤波，得到对应响应图峰值坐标，对其进行计算欧式距离，再进行阈值判断，来确定是否更新滤波器参数，然后对响应图进行尺度估计并获得当前帧高光谱图像的跟踪目标。

公开(公告)号：CN116128925A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310086475.6

申请日：2023-02-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  胡斌 ,  汪梦元 ,  张喆 ,  胡剑凌 ,  郭业才 ,  李鹏 ,  黄瑞 ,  程进 ,  李晖 ,  余耀 ,  马弘宇

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了基于自适应权重和置信度的高光谱图像目标跟踪方法，获得归一化后第一帧、第t帧和相邻帧高光谱图像，再通过主成分分析法对图像降维分别获得三张单波段的灰度图像Z1、Zt和根据双孪生网络以第一帧和相邻帧为模板图像，第t帧为搜索图像，分别提取它们降维后图像的深度特征，将模板图像与搜索图像的特征俩俩朴素相关，获得初始响应图R1和相邻响应图采用自适应权重w1和w2将俩个响应图融合获得融合响应图分别对其进行置信度确定和尺度估计并获得当前帧高光谱图像的跟踪目标，再依据置信度确定来判断是否让第t帧的相邻帧高光谱图像对第t帧高光谱图像进行更新。

公开(公告)号：CN115457286A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211235788.5

申请日：2022-10-10

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  朱叙光 ,  张喆 ,  曹佳露 ,  程进 ,  江浩 ,  胡剑凌 ,  王青 ,  张黎可 ,  于庆南 ,  王新宇 ,  余耀

IPC: G06V10/32 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/58 ,  G06V10/60 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。

公开(公告)号：CN116228524B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310113352.7

申请日：2023-02-14

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  汪梦元 ,  胡斌 ,  张喆 ,  武丽 ,  李鹏 ,  胡剑凌 ,  程进 ,  黄瑞 ,  马弘宇 ,  张黎可 ,  汪磊

IPC: G06T3/00

Abstract: 谱图像获得高光谱图像序列降维结果。本发明公开了一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法,载入的高光谱图像序列中的第1、t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1、t帧高光谱图像 并且确定第1帧高光谱图像 中的选定局部区域通过 中每个像素的光谱曲线确定最大、最小光谱曲线Cmax、Cmin；确定 中第i个像素在16个波段上的灰度平均值 通过获得 中第i个像素的去均值光谱曲线Ci；确定光谱差异图 通过 确定第t帧高光谱图像第b个波段第i个像素的量化偏差 通过确定第t帧高光谱图像16个波段的总差异图通过 确定重构总差异图 通过 确定(56)对比文件何高攀;杨桄;孟强强;熊翔.采用NSCT分解和主成分分析的高光谱异常检测.自动化与仪器仪表.2015,(05期),全文.葛亮;王斌;张立明.基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择.计算机辅助设计与图形学学报.2011,(11期),全文.

公开(公告)号：CN116523967A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310585827.2

申请日：2023-05-23

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  曹佳露 ,  王乐 ,  严伟明 ,  汪梦元 ,  徐星臣 ,  郭业才 ,  胡剑凌 ,  程进 ,  武丽 ,  张黎可 ,  王新宇

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于空间光谱相似性降维的高光谱目标跟踪方法，获得归一化后第1帧和第t帧高光谱图像，确定局部光谱曲线Cl，目标光谱曲线Ct，像素Hi,j的光谱曲线Ci,j，根据光谱角距离公式计算Cl和Ct确定分割阈值，通过分割阈值确定降维结果图Ir和掩膜，通过DenseNet提取Ir的深度特征，通过方差确定纹理特征的融合权重，并进行融合得到重组纹理特征，利用掩膜覆盖重组纹理特征，得到融合纹理特征，并对深度特征和融合纹理特征进行判别式相关滤波，得到对应响应图峰值坐标，对其进行计算欧式距离，再进行阈值判断，来确定是否更新滤波器参数，然后对响应图进行尺度估计并获得当前帧高光谱图像的跟踪目标。

公开(公告)号：CN115345909B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211271914.2

申请日：2022-10-18

Applicant: 无锡学院

Inventor： 赵东 ,  曹佳露 ,  张喆 ,  朱叙光 ,  江浩 ,  程进 ,  郭业才 ,  胡剑凌 ,  陶旭 ,  张见 ,  牛明 ,  郜云

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/13 ,  G06V10/58 ,  G06V10/62 ,  G06V10/75 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于深度空间光谱卷积融合特征的高光谱目标跟踪方法，确定归一化后的第t帧高光谱图像的目标区域Tt和搜索区域St；将Tt进行降维得到Xp；提取Xp的深度特征E；确定搜索区域x、y、z方向的边缘特征；确定融合后的三维边缘特征、深度空间光谱卷积融合特征Z、八邻域的干扰因子；获得排序前四个干扰因子和其对应的背景区域；确定对应的抑制权重以及滤波器模板；输入第t+1帧图像，以第t帧目标区域为基础，生成不同尺度的目标区域，并且将其输入，提取特征送入滤波器，得到响应值，将响应值最高的尺度确定为当前帧的目标尺度并跟新滤波器；依次读入高光谱图像序列内每一帧高光谱图像完成目标跟踪。