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公开(公告)号：CN107392869B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710602140.X
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN111325688A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010100304.0
申请日：2020-02-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合形态学聚类优化大气光的无人机图像去雾方法，采集并输入含雾图像；使用区域最小值滤波，获取其暗通道图像及场景深度图像；采用融合形态学聚类算法根据场景深度信息对暗通道图像进行分割；依据分割后的图像对不同景深条件下的大气光值进行估计，获得场景大气光值；根据场景大气光值修正透射率图像；利用场景大气光值与修正透射率，恢复含雾图像。本发明采用融合形态学聚类算法将场景深度信息融入对大气光估计中，并对场景透射率进行修正，经处理后，位于不同场景深度的位置拥有不同的场景大气光值，并由此获得较为准确的场景透射率，可有效提升恢复图像对比度，改善图像的视觉感受，对后续的图像处理及信息提取有很大意义。
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公开(公告)号：CN107764205B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201711079863.2
申请日：2017-11-06
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种基于线结构光扫描高频电阻焊焊缝形貌三维检测装置及检测方法，所述装置包括线结构光传感器、线位移传送系统及计算机。其中线结构光传感器包括激光器、工业相机及固定面板；线位移传送系统包括底座、步进电机及步进电机控制器。将被焊物件放置在传送系统的底座上，采用线结构光扫描，工业相机拍摄得到焊缝激光光条图像，通过软件系统处理得到焊缝三维点云数据，分析得到焊缝宽度、高度等形貌特征，从而可以对焊缝质量进行判断。本发明具有精度高、安全可靠、实时检测等优点，提高了焊缝质量检测的效率，可以实现焊缝质量的自动检测。
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公开(公告)号：CN110634142A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910767799.X
申请日：2019-08-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂车路图像边界优化方法，实现了复杂车路环境下图像目标的分类。首先通过SegNet算法模型进行大量数据的训练仿真得到粗糙的车路目标分类特征，然后利用简单线性迭代聚类算法获得图像的过分割区域，结合SegNet算法得到的神经网络确定每个超像素区域中每个像素的类别，最后通过利用条件随机场精确的边界恢复能力来优化语义分割的结果，实现对车路图像进行边界和小区域目标误分割优化。结果表明，本发明的方法可以提高对象边界的分割精度。
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公开(公告)号：CN110610470A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910881770.4
申请日：2019-09-18
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多方位梯度比较的相机多焦点清晰图像提取方法，获取两张聚焦点不同的图像；分别对取的两张图像进行卷积运算，取出大于其均值的点，得到特征放大图像；通过特征放大图像比较，获取清晰边缘特征图像，对清晰边缘进行若干次提取缩放处理同时消除较离散的不可靠点，形成清晰区域图；分别对获取的两张聚焦点不同的图像进行多方位梯度运算，获得多方位梯度特征图；对清晰区域图和多方位梯度特征图像融合，获得各聚焦点的细化的清晰范围图像，之后对不同聚焦点的图像进行融合，对都清晰及都模糊的图像范围，取梯度较高值进行图像融合。本发明有效地消除了部分融合产生的阴影，能从原图中获取更多信息，明显提升各评价指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276445A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910532398.6
申请日：2019-06-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于Inception卷积模块的国内交通标志分类方法，构建国内交通标志数据集；然后构建基于Inception卷积模块的卷积神经网络；将训练集图像数据输入卷积神经网络，经训练得到模型；最后将测试集图像数据输入训练后模型中，得到预测结果。本发明采用卷积层与池化层组合替代平铺层和全链接层，并使用简化Inception卷积模块，能够有效减少卷积神经网络中参数数量，减少训练次数。
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公开(公告)号：CN109345475A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811094769.9
申请日：2018-09-19
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感山区公路图像滤波方法，获取无人机遥感山区公路图像；用小波函数对步骤1中获得的遥感图像进行两层小波分解；设置阈值向量，分别对水平、垂直、对角三个方向的高频系数进行软阈值滤波，其中垂直方向滤波两次，其他方向滤波一次；对滤波后的图像进行小波重构；对上一步获得的图像进行小波一层分解，并用改进Kuwahara滤波器对高频系数其进行滤波；重构滤波之后的图像，得到最终图像。本发明在小波变换的基础上，采用改进Kuwahara滤波器进行滤波，能够将图像中的高斯噪声滤除干净，并且具有很好的边缘细节信息保护性能。
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公开(公告)号：CN109297478A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811094748.7
申请日：2018-09-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GM-CBMeMBer的光纤陀螺导航自适应滤波方法，首先读取光纤陀螺中所返回对目标检测的信号值；然后对信号进行处理，构建其数学模型，进而对目标信号进行算法中更新和预测处理；在根据所处理的结果进行高斯项的剪枝合并来完善滤波效果；紧接着输出滤波结果，来观测滤波效果；最后观测滤波结果，并分析误差。本发明可以同时处理多个目标信号，并且滤波效果比标准算法更加良好，误差更小，信号还原度更高。
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公开(公告)号：CN109087254A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810385966.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了无人机航拍图像雾霾天空和白色区域自适应处理方法，首先获取待处理的无人机航拍含雾图像；然后获取含雾图像的暗通道图像和灰度图像；根据暗通道图像计算图像的大气光值A；将暗通道图像作为大气耗散函数的粗估计值并根据灰度图像求出能够分割近景与天空或白色区域的自适应阈值ThrB；然后分区域处理图像，计算修正系数，并将其代入改进大气耗散函数公式中得出改进后的大气耗散函数值；再通过双边滤波将对获得的改进大气耗散函数精细化；而后根据透射率估计公式求出图像透射率t(x)；最后根据图像退化模型恢复出无雾图像。
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公开(公告)号：CN108765309A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810387076.2
申请日：2018-04-26
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06T7/136 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了基于暗通道的线状自适应改进全局大气光的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下的雾霾图像，然后通过对图像的二值图像求取重心中心连线斜率的方法获得图像大气光变化角度θ，再求取沿大气光变化方向θ规律变化的线形大气光图，之后再通过大气散射模型求解无雾图像，输出处理后的雾霾天气下的有雾图像。本发明既满足了在浓雾或者景深较深情况下远处景物不失真，又保留了近处景物的细节，对后续的雾霾图像处理及信息提取尤为重要。
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