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公开(公告)号：CN118071649A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410123803.X
申请日：2024-01-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/73 , G06T5/60 , G06T5/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的两阶段红外图像湍流抑制方法及系统。方法，包括：获取待恢复红外湍流图像；将待恢复红外湍流图像输入预训练的去湍流模型，预测得到去湍流图像；预训练的去湍流模型包括：一阶段去模糊模型和二阶段去畸变模型，一阶段去模糊模型为基于Transformer的U型神经网络，在多个尺度上通过多头注意力机制和前馈神经网络对待恢复红外湍流图像进行特征提取，并映射得到待识别畸变图像；二阶段去畸变模型针对待识别畸变图像进行通道打乱的混洗处理得到待识别混洗图像，并将待识别混洗图像与待恢复红外湍流图像做像素叠加处理，得到去湍流图像。提高了对红外湍流图像的恢复效果，降低了恢复过程中的资源消耗。
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公开(公告)号：CN112561796B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011392367.4
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意生成对抗网络的激光点云超分辨率重建方法，通过生成器网络中对激光点云图像进行特征提取，获得激光点云特征；对所述激光点云特征进行特征扩展，再进行坐标重建，获得密集点云数据；对所述密集点云数据进行鉴别确定对应的置信度；根据所述密集点云数据的置信度预判对应的密集点云数据，如果该置信度值接近1，则鉴别器预测输入可能来自具有高置信度的目标分布，否则来自生成器，对所述密集点云数据进行特征集成，获得输出特征；通过输出特征对对抗网络进行训练得到最终的稠密点云数据。本发明能够实现不同特征提取单元之间的特征信息共享，在提高重建精度的同时减小模型的大小，利于网络模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN112990230B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110270457.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶段分组注意力残差机制的光谱图像压缩重建方法，利用第一阶段网络对观测到的图像与对应波段的图像联合生成初始估计结果，并对初始估计结果进行特征提取，对于提取到的特征使用分组注意力网络对特征数据进行分组计算，有效降低了模型的待学习参数量，在一定算力下有降低了数据重建时间；然后将优化的分组结果融合并使用第二阶段网络优化特征光谱分布结构，针对光谱一致性与上下文特征一致性设计了基于残差通道注意力机制的光谱优化网络，针对光谱维度的信息分布进行了全局优化，最终融合特征，获取高质量的重构光谱数据立方体。
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公开(公告)号：CN108665479B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201710428155.9
申请日：2017-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩域多尺度特征TLD的红外目标跟踪方法，获取视频图像的多尺度特征并且将每一个多尺度特征级联成列向量，构建高斯稀疏测量矩阵并利用其对多尺度特征列向量进行降维处理以减少数据量，根据贝叶斯分类器对所有已降维的多尺度特征进行分类，通过多尺度的最大后验概率获取目标位置，根据所述目标位置确定跟踪目标。本发明能够在目标旋转、快速移动及目标被遮挡等情况下对目标进行稳定跟踪，具有较好的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN110471082B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201910742959.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种单像素激光计算成像装置，包括主动照明模块，用于对待成像的目标场景进行照明；第一成像镜组，对经过目标场景反射的照明信息汇聚成像；DMD调制模块，产生多次编码的高斯随机编码模板矩阵，并根据所述高斯随机编码模板矩阵对目标场景信息进行随机编码调制获得编码后的目标场景信号；第二成像镜组，对所述编码后的目标场景信号进行畸变校正和二次成像；数据采集模块，对编码后的目标场景信号进行采集和转换获得两个反射方向上的目标场景信息的总强度值；高分辨率计算成像模块：对目标场景信息的总强度值进行压缩感知重构运算获得高分辨率图像；还公开了一种单像素激光计算成像方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113096031A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110286100.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高动态范围红外图像的压缩显示方法，首先对单帧高动态范围红外图像进行灰度值统计，获得原始灰度直方图；然后采用一个S型非线性映射函数对原始灰度直方图进行压缩，获得修正后的新直方图；最后根据所述新直方图确定累积分布函数，并以此进行灰度均衡化重建处理，最终获得低动态范围的红外图像。本发明提供的高动态范围红外图像的压缩显示方法能够在保持原始灰度直方图分布的基础上，有效降低背景灰度的峰值分布，从而使灰度级压缩后的低动态范围红外图像具有良好的视觉效果；在应对复杂的目标场景时，可通过适当调节控制参数来进一步产生满意的低动态范围图像。
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公开(公告)号：CN112561838A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011392344.3
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于残差自注意力和生成对抗网络的图像增强方法，通过残差自注意力模块对低质量红外图像进行红外图像特征提取，获得低级红外特征图；通过增强模块对提取到的低级红外特征图进行多尺度深层次细节特征提取，获得高级红外特征图；低级特征图与高级特征图进行卷积合并生成增强红外图像，将增强红外图像和与低质量红外图像配对的高质量红外图像输入判别器，在生成对抗网络的生成器和判别器的训练过程中，确定两幅图像的纹理损失、内容损失、全变分损失，对比度损失，引导生成器与判别器的参数更新方向，不断提高增强红外图像的细节特征，获得质量相对最优的增强红外图像。
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公开(公告)号：CN112561796A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011392367.4
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意生成对抗网络的激光点云超分辨率重建方法，通过生成器网络中对激光点云图像进行特征提取，获得激光点云特征；对所述激光点云特征进行特征扩展，再进行坐标重建，获得密集点云数据；对所述密集点云数据进行鉴别确定对应的置信度；根据所述密集点云数据的置信度预判对应的密集点云数据，如果该置信度值接近1，则鉴别器预测输入可能来自具有高置信度的目标分布，否则来自生成器，对所述密集点云数据进行特征集成，获得输出特征；通过输出特征对对抗网络进行训练得到最终的稠密点云数据。本发明能够实现不同特征提取单元之间的特征信息共享，在提高重建精度的同时减小模型的大小，利于网络模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN111192197A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911362493.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于涡旋光源波长转换的中波红外多光谱成像方法及装置，将原始中波红外光谱图像进行分光获得不同光谱通道的中波红外光谱图像；再将所述不同光谱通道的中波红外光谱图像转换成近红外光谱图像；通过基于随机高斯矩阵设计的编码模板对近红外光谱图像完成编码获得光谱图像；通过压缩感知原理从所述光谱图像 恢复出原始中波红外光谱图像；通过基于深度学习的FSRCNN网络对恢复出的原始中波红外光谱图像WP×Q×l进行超分重建，获得高质量的具有目标中波特性的近红外光谱图像WNP×NQ×l。本发明利用基于深度学习的算法对光谱进行重构和超分，减少了数据的传输和存储压力，能够得到更高分辨率和信噪比的光谱图像。
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公开(公告)号：CN110471082A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910742959.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种单像素激光计算成像装置，包括主动照明模块，用于对待成像的目标场景进行照明；第一成像镜组，对经过目标场景反射的照明信息汇聚成像；DMD调制模块，产生多次编码的高斯随机编码模板矩阵，并根据所述高斯随机编码模板矩阵对目标场景信息进行随机编码调制获得编码后的目标场景信号；第二成像镜组，对所述编码后的目标场景信号进行畸变校正和二次成像；数据采集模块，对编码后的目标场景信号进行采集和转换获得两个反射方向上的目标场景信息的总强度值；高分辨率计算成像模块：对目标场景信息的总强度值进行压缩感知重构运算获得高分辨率图像；还公开了一种单像素激光计算成像方法。
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