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公开(公告)号：CN109523524A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811317900.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的眼底图像硬性渗出检测方法，属于图像处理技术领域，首先对输入的眼底图像进行对比度增强、滤波以及形态学重建，再利用已训练好的卷积神经网络提取样本的深度特征，并对其提取传统特征，再将两者进行级联，采用主成分分析法进行降维，最后将降维后特征和标签送入已训练好的随机森林分类器进行分类，从而分割出眼底图像的硬性渗出区域，解决了现有硬性渗出检测方法存在计算量较大，检测准确率不高和检测不完全的问题。
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公开(公告)号：CN106815851A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710059293.4
申请日：2017-01-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉测量的栅格圆形油位计自动读数方法，属于机器视觉工业应用中的智能仪表读数领域。本发明重点使用最大极值稳定区域(Maximally stable extremal regions,MSER)匹配算法定位栅格，并使用定向搜索强边缘方法来确定最长栅格，并通过最长栅格的长度可以计算剩余油量的百分比。通过对多幅图像测试表明，该方法较于其他智能仪表读数方法，算法抓住了该类仪表的主要特征——栅格，栅格在面对图像旋转、模糊等干扰时，依然有很好的显著性，所以本发明提出的方法具有较好鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115049850B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210856483.X
申请日：2022-07-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于肺部CT影像的纤维化区域的特征提取方法，属于机器视觉及图像处理应用领域，解决现有技术采用未针对CT影像和纤维化区域进行分析的特征，使训练后得到的分类器提取的结果敏感性和精确率低的问题。本发明获取多张包含纤维化肺部的CT影像，并建立其纤维化角点分布先验；基于CT影像提取肺部区域掩模，得到肺部区域；基于连通域分析和形态学操作对CT影像和肺部区域进行处理，得到候选区域；基于候选区域和CT影像的纤维化角点分布先验构造统计特征f1、形状特征f2和分形特征f3；级联统计特征f1、形状特征f2和分形特征f3构建纤维化特征模型f。本发明用于肺部CT影像的纤维化区域的特征提取。
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公开(公告)号：CN110211070B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910486062.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部极值的低照度彩色图像增强方法，涉及彩色图像增强方法领域；其包括步骤1：将原始彩色图像由RGB空间转换到YUV空间，提取YUV空间的强度通道Y作为灰度图像I；步骤2：利用核逐渐增大的局部极值滤波器对灰度图像I进行迭代滤波，将滤波结果作为图像的照度分量L；步骤3：根据照度分量L从灰度图像I中分离出反射分量R；步骤4：对照度分量L进行伽马变换，再将其和反射分量R进行重构，得到增强后的图像；本发明利用核逐渐增大的局部极值滤波器对灰度图像进行迭代滤波，解决现有方法导致增强图像的高亮度区域细节丢失、低亮度区域对比度增强不够的问题，提高增强后的图像颜色保真度、暗区细节的清晰度和细节信息丰富度。
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公开(公告)号：CN110276785B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910547576.2
申请日：2019-06-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗遮挡红外目标跟踪方法，解决姿态变化，遮挡等复杂环境下目标长时跟踪的问题，属于目标跟踪技术及计算机视觉领域。本发明读取红外图像序列，在初始帧图像中框选目标，得到目标的中心位置和大小，将初始帧图像中的目标作为模板，获取第二帧图像作为当前帧图像，将初始帧图像的模板作为当前帧图像的模板，根据模板的大小和细胞单元尺寸得到二维余弦窗；基于方向梯度直方图和哈尔提取模板的特征并线性融合，初始化或更新目标模型与目标回归系数，再基于各帧图像中的搜索框得到多层核相关滤波响应图集合进行后续目标跟踪。本发明用于红外图像目标跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175576B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910455505.X
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合激光点云数据的行驶车辆视觉检测方法，属于无人驾驶领域，解决现有以激光雷达为核心的车辆检测中的问题。本发明首先完成激光雷达与摄像机的联合标定，再进行时间对准；计算标定后的视频数据中相邻两帧间的光流灰度图，并基于光流灰度图进行运动分割，得到运动区域，即候选区域；基于各帧图像对应的时间对准后的点云数据，在候选区域对应的锥形空间内搜索车辆对应的点云数据，得到运动目标的三维包围框；基于候选区域，在各帧图像上提取方向梯度直方图特征；提取三维包围框中的点云数据的特征；基于遗传算法，将得到的特征进行特征级融合，融合后对运动区域分类，获得最后的行驶车辆检测结果。本发明用于行驶车辆的视觉检测。
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公开(公告)号：CN109872285B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910053950.3
申请日：2019-01-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分约束的Retinex低照度彩色图像增强方法，涉及彩色图像处理技术领域，本发明包括如下步骤：将原始彩色图像由RGB空间转换到HSV空间，并提取强度通道V的图像作为灰度图像；利用所提取的灰度图像构造电导权值矩阵；利用能量最小化原则构建目标函数，将灰度图像和电导权值矩阵输入目标函数，利用交替方向乘子法求解目标函数获取照度图像；根据照度图像从原始彩色图像中分离反射分量，得到反射图像；利用照度图像和反射图像对灰度图像进行重构，得到增强后彩色图像，本发明较好地保留了图像的边界，使得估算出的照度图像更为准确，也使得反射图像包含图像更多的内部细节和纹理特征，提升增强图像的对比度，保留了图像高亮度处的细节。
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公开(公告)号：CN108986130B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810768557.8
申请日：2018-07-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空中背景下的红外弱小目标检测方法。本发明针对红外图像，首先利用多方向高提升滤波器对目标区进行提升；再在特定方向上计算多尺度局部差分图，抑制云杂波干扰同时提升算法的鲁棒性；然后根据特定方向的多尺度局部差分图计算该方向的局部对比图；再利用所有方向的局部对比图在对应像素上取最小值得到HB‑MLCMD响应图；最后Otsu算法阈值分割输出最终的检测结果。该方法考虑到了多个方向上的云层杂波干扰，因此有着性能良好的抑制云杂波效果，有效降低弱小目标检测的虚警率，提高算法鲁棒性。并且该方法支持并行运算，有较高的实时性。
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公开(公告)号：CN109410204B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201811292102.X
申请日：2018-10-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CAM的皮质白内障图像处理及增强方法，涉及机器视觉及医学影像计算机辅助诊断领域，包括以下步骤：1.利用皮质白内障图像样本数据集训练出最优网络模型，通过最优网络模型提取待处理皮质白内障图像的图像特征；2.输入待处理皮质白内障图像，并根据最优网络模型和图像特征获取皮质白内障图像样本数据集的类激活图，得到特征区域图像；3.基于类激活图，生成作为蒙版使用的监督裁剪盒SCB，并根据蒙版裁剪用于图像处理的增强图像。本方法可以预测白内障图像中最能代表其特征的区域，有利于辅助医生判断特征区域位置。基于蒙版对图像进行裁剪，可以在保留原始图像关键信息的前提下扩充后续图像处理的数据，提高了样本数据的利用率。
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公开(公告)号：CN111325213B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010104242.0
申请日：2020-02-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V30/148 , G06V10/28 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种移动靶标的数字字符检测方法，涉及小目标检测及机器视觉领域。其主要方案包括步骤1：第一帧根据已有的移动靶标模板获取初始帧移动靶标位置及尺度信息；步骤2：提取31维融合梯度直方图FHOG特征作为特征来预测后续帧中移动靶标位置及尺度；步骤3：对每一帧截取出移动靶标所在区域，采用基于结构相似性(SSIM)的尺度池遍历的方式检测目标数字字符的位置及大小，并循环至最后一帧进行检测。本发明通过将SSIM算法与尺度池方法结合，充分利用目标数字字符周围一定区域内(即运动块中)背景不易变化的条件，对光照变化、尺度变化、背景干扰等复杂情况下移动靶标中数字字符的检测有较好的精度与鲁棒性。
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