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公开(公告)号：CN101059866A
公开(公告)日：2007-10-24
申请号：CN200710052272.6
申请日：2007-05-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种并行提升9/7小波基的VLSI结构，属于图像压缩处理中的小波变换领域，目的在于有效减少所需的硬件资源，提高最大工作频率，以适于高速、硬件资源要求比较严格的应用场合。本发明包括四个实现不同提升步骤的处理单元，各处理单元由乘法器，加法器，反相器和延时寄存器组成，其中提升系数 a＝－4，b＝12，c＝－16/5，，。为了缩短结构的关键路径，本发明可以在不同的处理单元之间加入流水线寄存器来减小关键路径延时。本发明与传统的9/7小波基VLSI结构具有类似的压缩性能，但是具有最小的硬件资源和最短的关键路径延时，可有效地应用于各种高速、硬件资源要求比较严格的各种系统中。
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公开(公告)号：CN1317897C
公开(公告)日：2007-05-23
申请号：CN200410060920.9
申请日：2004-09-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N7/30
Abstract: 一种并行二维离散小波变换电路，属于图像数据处理技术领域，特别涉及并行二维离散小波变换的硬件实现。目的在于减少硬件成本和系统延时，并基于线扫描输入条件以超大规模集成电路(VLSI)结构设计实现并行快速直接二维离散小波变换，本发明包括依次电信号连接的选择器、数据串/并转换接口电路、主变换电路；主变换电路为2输入/2输出结构，包括一个水平滤波器、与之连接的并行的第一垂直滤波器和第二垂直滤波器，第一垂直滤波器和第二垂直滤波器输出连接输出系数规整单元，水平滤波器为2输入/2输出结构，各垂直滤波器为单输入/单输出结构，输出系数规整单元的一个输出电信号连接到外部存储器、后者输出至选择器的一个输入端。
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公开(公告)号：CN120070213A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510100455.9
申请日：2025-01-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成方法及装置，属于红外图像生成领域。该方法包括：对输入可见光图像进行分割，并进行线性压缩；在压缩后的图像块内部进行多层基于窗口的局部自注意力计算并引入自适应相关性掩码，得到图像的局部关联性表达；在压缩后的图像块之间进行多层基于快速全局自注意力计算，得到图像的全局关联性表达；将图像的局部关联性表达和全局关联性表达进行融合，获得包含解耦后的背景特征和目标特征的特征图；对特征图进行解码和上采样，输出与输入图像大小一致的红外图像。生成的红外图像具有正确的红外特征和更好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN112836571A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011509457.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于SAR舰船目标检测识别技术领域，公开了一种遥感SAR图像中的舰船目标检测识别方法、系统及终端，数据预处理：对拍摄的SAR图像进行三倍均值拉伸处理；滑窗裁取测试图像：将预处理后的SAR图像通过滑窗方式划分为预设大小的图像块；使用检测网络预测目标位置和尺寸：采用预先训练好的检测网络对每一个小图像块进行二分目标检测；使用识别网络进行虚警滤除：采用预先训练好的识别网络对每一个检测结果进行识别，滤除检测到的虚警；将识别出的类型和位置作为最终结果。本发明采用基于参数正则化的小样本迁移学习方法，对每一类训练样本的数量要求低，符合SAR领域的实际应用条件，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108564588B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810232955.8
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征和图割法的建成区自动提取方法。属于图像数据处理技术领域，本发明方法使用经过正射校正和线性裁剪拉伸处理的高分辨率全色图像和多光谱图像作为数据源，将全色图像划分为相同大小的图像块，再使用深度卷积神经网络对图像块提取深度特征，之后以图像块为节点，以深度特征为节点特征，构建图模型，使用图割方法确定建成区，再基于多光谱图像的多种光谱指数以图像块为基元投票去除虚警，之后消除面积过小的建成区和非建成区区域，再对建成区边缘的图像块进行超像素分割，使用基于多光谱图像的多种光谱指数投票去除虚警，得到精细的建成区边缘，最后提取边缘矢量图。本发明方法能快速有效精准的实现建成区的提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103914820B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410127722.3
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在CIE LCH空间H通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾图像。实施本发明可有效克服以往图像增强算法中出现的增强不足或颜色失真等情况，获得清晰的去雾图像，且计算简单，适用性强，能满足实时处理应用的需求。
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公开(公告)号：CN103152566B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310057001.5
申请日：2013-02-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/51 , H04N19/527 , H04N19/86
Abstract: 本发明公开了一种视频帧率提升方法，包括：读入视频，设置计数器i=1，并计算视频的第i帧作为当前帧、当前帧的下一帧中所有像素点的梯度值，将第i帧和第i+1帧中所有像素点的梯度值作为像素值，重新构建第i帧和第i+1帧的像素点集合以形成重新构建的第i帧和第i+1帧，对重新构建的第i帧和第i+1帧进行基于预测的双向分层运动估计，以得到前向运动矢量场和后向运动矢量场，根据前向运动矢量场和后向运动矢量场，并采用双线性插值法计算出第i帧和第i+1帧中每个像素的运动矢量，并对第i帧中像素做遮挡判断。相对于现有的视频帧率提升方法，本发明减小了视频本身质量对运动估计准确性的影响，解决了分块过大带来的问题，并使得双线性插值的结果更精确。
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公开(公告)号：CN103164693B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310043922.6
申请日：2013-02-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于视频图像数据处理领域，公开了一种监控视频行人检测匹配方法，包括视频行人目标检测步骤；帧间同目标关联步骤；目标序列及待匹配目标特征提取步骤；特征相似度计算步骤和目标匹配判别步骤。由于相邻帧间行人目标不会有太大的位移，本发明使用被检测出的行人的位置信息对序列连续帧中的同一目标进行关联得到目标序列；目标序列特征提取的方法一是提取目标序列多帧的灰度直方图特征，一是目标序列的PCA模板，由于都采用了多帧的信息，相对于单帧目标匹配有更好的稳定性和匹配精度；匹配判别方法利用迭代特征融合这两个特征的相似度来做出判断，得出匹配结果。
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公开(公告)号：CN103152566A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310057001.5
申请日：2013-02-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种视频帧率提升方法，包括：读入视频，设置计数器i=1，并计算视频的第i帧作为当前帧、当前帧的下一帧中所有像素点的梯度值，将第i帧和第i+1帧中所有像素点的梯度值作为像素值，重新构建第i帧和第i+1帧的像素点集合以形成重新构建的第i帧和第i+1帧，对重新构建的第i帧和第i+1帧进行基于预测的双向分层运动估计，以得到前向运动矢量场和后向运动矢量场，根据前向运动矢量场和后向运动矢量场，并采用双线性插值法计算出第i帧和第i+1帧中每个像素的运动矢量，并对第i帧中像素做遮挡判断。相对于现有的视频帧率提升方法，本发明减小了视频本身质量对运动估计准确性的影响，解决了分块过大带来的问题，并使得双线性插值的结果更精确。
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公开(公告)号：CN102314687B
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201110260493.9
申请日：2011-09-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种红外序列图像小目标检测方法，属于图像数据处理领域，包括：(1)图像预处理步骤，获得得到红外序列图像各帧图像的差值图像；(2)背景建模步骤，得到各帧图像的特征图像；(3)最小非均衡图切割步骤，即求得最佳分割阈值，并利用该最佳分割阈值对上述得到的特征图像进行分割，即可检测出红外小目标。本发明方法对于背景分布相对均匀的图像来说，背景可以很好的重建；最小非均衡图切割方法将分割问题转化为图的切割问题，从切割能量的角度出发，去寻找最佳的分割阈值，能够更加准确的分割出目标。
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