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公开(公告)号：CN117456362A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311471531.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/772
Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检测方法，主体基于滤波和低秩分解的空‑谱联合特征提取方法对高光谱图像进行异常检测。具体方法包括：首先在空间维度，通过数据降维以及特征值加权融合的方法获得降维后图像，而后通过改进的空间滤波方法提取图像的空间特征，获得初始空间特征图像。在光谱维度，在原始高光谱图像上利用塔克分解方法来获得近似背景的背景重构图像，并通过改进的k均值聚类方法来获得图像的背景字典，然后将背景字典输入到低秩分解模型求解得到稀疏矩阵，获得初始光谱特征图，最后将其与空间特征图像进行融合实现异常检测。
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公开(公告)号：CN117354633A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311385164.6
申请日：2023-10-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N23/76 , H04N23/84 , H04N23/81 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于高阶图像信息交互的图像区域亮度调节方法，包括：对获取到的目标非正常光照RGB图像进行色彩空间转换，得到目标YCbCr图像；对目标YCbCr图像的Y通道进行亮度调节处理，得到处理后的Y通道；对处理后的Y通道进行去噪处理，得到目标Y通道；对目标YCbCr图像的Cb通道和Cr通道进行色彩恢复处理，得到目标Cb通道和目标Cr通道；将目标Y通道、目标Cb和目标Cr通道合并转化为目标RGB图像，目标RGB图像为光照正常的图像，能够得到较高质量的优化图像，提升图像质量以及用户体验。
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公开(公告)号：CN117197711A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310934412.1
申请日：2023-07-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，包括：对视频进行目标跟踪得到N条轨迹、当前帧的N个预测框、预测框的信息、当前帧的M个检测框和检测框的信息；N条轨迹是从第一帧跟踪至当前帧的上一帧后得到的；确定检测框和预测框的运动特征与几何特征；根据上述信息、运动特征、几何特征和N个预测框，将每个检测框与N条轨迹匹配，并当存在与N条轨迹都不匹配的检测框时，确定该检测框与每个预测框之间的方向性得分；根据方向性得分将该检测框与N条轨迹再次匹配，当存在与该检测框匹配的轨迹时，更新N条轨迹，得到更新后的轨迹；根据更新后的轨迹进行下一帧的目标跟踪，直至跟踪完视频的最后一帧。
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公开(公告)号：CN117196969A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310934220.0
申请日：2023-07-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于黑体数据增强的宽温度大动态红外图像校正方法，包括：对H个温度中的每个利用待校正的红外探测器采集该温度下的N张黑体图像，由H个温度得到的黑体图像构成黑体数据；计算每个温度下的有效黑体图像和配对图像作为一个图像组；基于需增强的最大尺度确定当前次循环采用的滑动窗口；执行局部区域图获取步骤直至达到预设次数得到融合增强图像，将其分离得到增强后的脏图和目标图像构成当前次循环的增强后图像对；在循环次数达到G次后由得到的所有增强后图像对构成增强后的数据集，训练预设的深度神经网络得到训练完成的红外图像校正模型，用于待校正的红外图像的校正。本发明能实现宽温度段和大动态范围下红外图像的有效校正。
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公开(公告)号：CN109584248B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201811386216.0
申请日：2018-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和稠密连接网络的红外面目标实例分割方法，采集并构建实例分割所需的红外图像数据集，获得原有已知的红外标签图像；对所述红外图像数据集作图像增强的预处理；对预处理后的训练集进行处理获得分类结果、边框回归结果和实例分割掩膜结果图；使用随机梯度下降法在卷积神经网络中根据预测损失函数进行反向传播，并更新卷积网络的参数值；每次选取固定数量的红外图像数据训练集送入网络进行处理，重复对卷积网络参数进行迭代更新，直至最大迭代次数完成对卷积网络的训练；对测试集图像数据进行处理，获取实例分割的平均精度和所需时间，以及最终实例分割结果图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741267B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811479352.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三边滤波和神经网络的红外图像非均匀性校正方法，依次载入原始红外图像序列中第n帧原始红外图像作为当前帧图像，确定当前帧图像的第i行第j列像元校正后的灰度值通过快速三边滤波算法对第n帧原始红外图像进行处理，根据当前帧的像元x邻域τ内的像素获得像元x的期望值qn(x)，根据当前帧图像的第i行第j列像元x的期望值与第i行第j列像元校正后的灰度值之间的偏差，通过具有自适应性的迭代步长更新获得第n+1帧原始红外图像第i行第j列像元对应位置的像元增益参数和像元偏置参数通过像元增益参数和像元偏置参数对第n+1帧原始红外图像进行校正。本发明不仅能提高参数的学习速率，还能改善图像的非均匀性校正效果。
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公开(公告)号：CN115424102A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210953758.1
申请日：2022-08-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于各向异性引导滤波的多聚焦图像融合方法。该发明首先对源图像提取显著性特征，针对传统特征提取方法中易引入噪声的缺陷，采用基于差异性引导框架的显著性特征提取方法，然后针对融合权重构造过程中聚焦区域连续性差的问题，联合梯度特征与强度方差算子对图像进行复合聚焦度测量，得到粗融合权重图，再采用形态学滤波与各向异性引导滤波对其进行优化以使聚焦区域边界与散焦区域边界对齐，得到最终融合权重图，最后进行多聚焦图像融合。
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公开(公告)号：CN115424049A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211026537.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化K‑means聚类和C‑V模型的红外林火检测方法，首先采用最大中值滤波算法对红外图像进行噪声抑制预处理，然后结合粒子群优化与K‑means聚类算法对红外图像中的火灾目标区域进行粗分割，并将粗分割结果作为初始轮廓线，使用基于变分水平集的C‑V模型实现对火灾目标边界的优化，最终根据红外火灾目标特性对疑似区域进行特征判别，以得到最终的检测结果。本发明针对红外森林火灾图像中火灾区域边缘模糊、分散并存在烟雾的红外辐射阴影等问题，可以有效地消除干扰物，解决火焰内部漏检问题，具有较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110673144B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910942025.6
申请日：2019-09-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，属于雷达信号处理技术领域；具体地，本发明首先建立大斜视SAR成像几何模型；然后在距离频域内进行距离走动校正，在二维频域内进行距离向脉压‑距离弯曲校正‑二次距离脉压；最后在方位时域内引入预失真补偿因子、距离多普勒域内引入非线性变标因子、距离时域引入Deramp去斜因子完成方位脉压，至此实现距离多普勒域内的二维聚焦。本发明得到的斜平面SAR图像不存在几何畸变，可以更真实的反映地面场景信息，从而增加了斜平面图像的可用性；且不增加运算量。
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公开(公告)号：CN108665422B
公开(公告)日：2022-05-10
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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