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公开(公告)号：CN103927748A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410141750.0
申请日：2014-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多矩形图像距离转换模型的坐标标定方法，按照以下步骤进行：步骤1：固定摄像机，建立坐标系；步骤2：连续构造多个矩形块；步骤3：求世界坐标系O-XYZ的X方向在图像坐标系O'UV中的消失点Q′1；步骤4：求世界坐标系O-XYZ的Y方向在图像坐标系O'UV中的消失点Q′2；步骤5：修正矩形顶点Ai′,Bi′(1≤i≤n)的坐标；步骤6：求距离转换模型系数K12；步骤7：求距离转换模型系数K11；步骤8：求距离转换模型系数K22；步骤9：求距离转换模型系数K21；步骤10：求取世界坐标系中的一点P的坐标。本发明采用多个矩形，有利于减小求解消失点的误差；修正矩形的顶点坐标，有利于弥补由于车道线磨损带来的误差；采用直线拟合的方法求取距离转换模型系数K22，提高了K22的准确度。
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公开(公告)号：CN102831428A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210227572.4
申请日：2012-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种图像内快速响应矩阵码区域的提取方法，第一步，初始化读入图像，将输入的RGB图像转换到灰度空间；第二步，利用大津法对其进行二值化处理；第三步，利用快速响应矩阵码寻像图形的形态特征：一个矩形中包含两个小矩形，利用这个特征和图像轮廓得到快速响应矩阵码的三个寻像图形的中心点，并且在寻轮廓时，对于每次寻到的一个轮廓，就对其进行判断是否符合规格，并进一步得到快速响应矩阵码的四个顶点实现精确定位。这种方法使得找寻像图形更准确，并且使得需要的存储空间大大减小，实验表明这种方法对普通摄像头采集的图像就能取得很好的效果，实时性高。
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公开(公告)号：CN102779349A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210226642.4
申请日：2012-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明是一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法，它包括如下步骤：第一步，通过视频图像或者单幅图像获取背景图片；第二步，对背景图片进行颜色空间转换，提取颜色空间特征：首先对背景图片进行颜色空间转换，从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，然后根据图像包含信息提取出HSV各个分量的特征；第三步，根据判定条件将图像包含天气信息划分为非雾天、小雾天气和大雾天气：首先若满足判定条件1，则为大雾天气，否则继续判定，其次若满足判定条件2，则为非雾天气，否则继续判定，最后若满足判定条件3，则为小雾天气，否则为大雾天气。本发明适用于对高速公路雾天监测，特别是对部分路段团雾突发情况进行预警，保障道路行驶安全。
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公开(公告)号：CN103996179B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410270579.3
申请日：2014-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单尺度Retinex的快速实时图像增强方法，包括以下步骤：第一步：读取RGB彩色空间中待增强的彩色图像；第二步，计算图像的尺寸，如大于标准尺寸，则对其进行降采样；第三步，将图像分解为R、G、B三个分量；第四步，对图像的各分量采用单尺度Retinex方法进行增强，得到各反射分量；第五步，对各反射分量取指数并合并得到增强的RGB图像；第六步，把得到的RGB图像转化为HIS图像，并用直方图均衡化进一步增强；第七步，把增强后的图像采用双线性插值法进行插值，得到输出图像。本发明利用单尺度Retinex方法对图像进行增强，通过对原始图像进行降采样，加快增强速度，从而达到实时增强的目的。
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公开(公告)号：CN105654445A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610060892.3
申请日：2016-01-28
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/20 , G06T2207/10024 , G06T2207/20004 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换边缘检测的手机图像去噪方法，能够在有效平滑噪声的同时保留图像边缘细节，去除彩色噪声，从而得到理想的去噪效果，包括如下步骤：第一步，读入彩色噪声图像，将输入的图像从RGB彩色空间转换到YUV彩色空间；第二步，用高斯滤波器平滑图像，对Y通道图像进行三次低通滤波；第三步，利用小波变换算法检测图像边缘；第四步，采用阈值分割得到边缘的二值化图像；第五步，在图像边缘区域采用各向异性扩散平滑噪声；第六步，在图像平滑区域采用均值滤波去噪；第七步，对平滑区域图像进一步去除彩色噪声；第八步，将图像从YUV彩色空间转换到RGB彩色空间，得到最终的去噪图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103559693B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201310581473.0
申请日：2013-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于非连续指示符的图像局部结构自适应复原方法，它包括如下步骤：第一步，初始化读入图像，将输入的RGB图像转换到YCbCr颜色空间；第二步,构建三边散布矩阵，提高对噪声的鲁棒性；第三步，构建非连续性指示符，动态表征图像局部结构特征；第四步，建立图像退化模型；第五步，根据所构建的非连续性指示符，建立图像复原优化模型，使得所建立的模型连续依赖于图像局部结构特征；第六步，利用变分法求解复原优化模型，得到优化模型所对应的梯度下降流，并采用半点格式对其进行离散化，得到最优复原图像。本发明提出的方法能够根据图像局部结构特征自适应控制复原过程，能够复原出图像更多的细节结构，使得图像质量显著提高。
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公开(公告)号：CN102831425B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210312362.5
申请日：2012-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种人脸图像快速特征提取方法，第一步，初始化读入训练图像集，将获得的彩色人脸图像转换到灰度空间；第二步，对图像进行线性插值和直方图均衡化；第三步，构造训练集数据矩阵；第四步，训练集应用主成份分析法，求取其低维表述矩阵；第五步，求原训练图像的低维表述矩阵的隶属度矩阵；第六步，计算低维表述矩阵的类内散度矩阵和类间散度矩阵；第七步，求得训练人脸图像集的特征表述矩阵。本发明充分考虑了训练集中各个人的人脸图像之间的关系，利用了其对于某一人脸子集的属于和不属于的信息，得到较好的类中心估计，弱化了某一图像的剧烈扰动对于该人其他图像的扰动，从而更加有效地提取人脸特征。
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公开(公告)号：CN103778430A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410060480.0
申请日：2014-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肤色分割和AdaBoost相结合的快速人脸检测方法，包括以下步骤：第一步，构建N层高斯金字塔；第二步，确定在高斯金字塔中进行肤色分割人脸检测的层数Ev；第三步，对高斯金字塔的第Ev层图像进行肤色分割人脸检测，标定出矩形人脸候选区域；第四步，确定在高斯金字塔中进行AdaBoost人脸检测的层数Ev'；第五步，对高斯金字塔的第Ev'层图像进行AdaBoost人脸检测；第六步，获取人脸区域。本发明结合了肤色分割和AdaBoost算法，并引入高斯金字塔，通过先为待检图像创建高斯金字塔，然后选择在高斯金字塔的适当层分别进行肤色分割和AdaBoost人脸检测，从而大幅提高了人脸检测效率。
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公开(公告)号：CN103218605A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310119843.9
申请日：2013-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于积分投影与边缘检测的快速人眼定位方法，它主要有以下几个步骤：第一步：对检测到的人脸图像进行转灰度，并利用滤波器对其平滑去噪；第二步：采用水平积分投影法获取人眼大概位置；第三步：对第一步中的图像进行边缘提取，并将图像二值化；第四步：计算行、列复杂度，精确定位人眼位置；第五步：校正，得到最终人眼位置。该方法计算速度快，能够有效抑制人脸图像中的饰品对人眼定位的影响，具有快速稳定的优点。
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公开(公告)号：CN103198452A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310069793.8
申请日：2013-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06T3/60
Abstract: 一种基于定位图形顶点的快速响应矩阵码第四顶点的定位方法，按照以下步骤进行：步骤1：在获得快速响应矩阵区域中包含定位图形的三个顶点A、B、D的基础上，预估快速响应矩阵码第四顶点的位置为C0，步骤2：计算线段BC0和DC0的表达式，统计二值化后的图像中线段BC0和DC0的部分区域上黑色像素点个数，以此判断线段BC0、DC0是否穿过快速响应矩阵码，步骤3：在直线BC0和DC0上分别找出点P2和P1，计算线段BP1和DP2与快速响应矩阵码的边界的偏差，根据偏差自适应调整直至偏差消失，步骤4：计算出两条边界BP1和DP2所在直线的交点，即快速响应矩阵码第四顶点C(xC,yC)，这种方法实现了快速响应矩阵码第四顶点快速、精确的定位，实验表明这种方法可在全方位旋转的快速响应矩阵码中应用，对有一定的畸变的快速响应矩阵码也有很好的适用性。
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