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公开(公告)号：CN109767424A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811522447.X
申请日：2018-12-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于FPGA的双目视觉列车注水口检测定位方法，对采集的列车侧面视频图像进行处理获得二值化的边缘侧面视频图像；对二值化的边缘侧面视频图像进行处理并且与列车注水口侧面模板图像进行匹配，检测出注水口在列车侧面视频图像中的位置，并如果与列车注水口所在的预设位置范围匹配则将匹配有效信号传输至机械装置控制机械车移动停止并开始采集列车底部视频图像，同时对列车底部视频图像进行处理，检测出注水口圆心在列车底部视频图像中的位置，并如果与列车注水口圆心所在的预设位置范围匹配则将匹配有效信号传输至机械装置控制机械臂开始上水与停止上水。本发明能够实现对火车注水口的自动化检测识别，节省人工成本且工作效率高。
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公开(公告)号：CN109741267A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811479352.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三边滤波和神经网络的红外图像非均匀性校正方法，依次载入原始红外图像序列中第n帧原始红外图像作为当前帧图像，确定当前帧图像的第i行第j列像元校正后的灰度值通过快速三边滤波算法对第n帧原始红外图像进行处理，根据当前帧的像元x邻域τ内的像素获得像元x的期望值qn(x)，根据当前帧图像的第i行第j列像元x的期望值 与第i行第j列像元校正后的灰度值 之间的偏差，通过具有自适应性的迭代步长 更新获得第n+1帧原始红外图像第i行第j列像元对应位置的像元增益参数 和像元偏置参数 通过像元增益参数 和像元偏置参数 对第n+1帧原始红外图像进行校正。本发明不仅能提高参数的学习速率，还能改善图像的非均匀性校正效果。
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公开(公告)号：CN109584248A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811386216.0
申请日：2018-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和稠密连接网络的红外面目标实例分割方法，采集并构建实例分割所需的红外图像数据集，获得原有已知的红外标签图像；对所述红外图像数据集作图像增强的预处理；对预处理后的训练集进行处理获得分类结果、边框回归结果和实例分割掩膜结果图；使用随机梯度下降法在卷积神经网络中根据预测损失函数进行反向传播，并更新卷积网络的参数值；每次选取固定数量的红外图像数据训练集送入网络进行处理，重复对卷积网络参数进行迭代更新，直至最大迭代次数完成对卷积网络的训练；对测试集图像数据进行处理，获取实例分割的平均精度和所需时间，以及最终实例分割结果图。
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公开(公告)号：CN108921796A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810582351.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的红外图像非均匀性校正方法，包括：构建第一多尺度特征提取单元；根据所述第一多尺度特征提取单元构建M个多尺度特征提取单元，形成偏置校正网络；根据所述第一多尺度特征提取单元构建N个多尺度特征提取单元，形成增益校正网络；将所述偏置校正网络与所述增益校正网络进行级联操作，构建非均匀性校正网络；对所述非均匀性校正网络进行训练，得到训练后的校正网络结构；将待校正的红外图像输入所述训练后的校正网络结构中，获得校正后的红外图像。该红外图像非均匀性校正方法有效地适应非均性的漂移，消除了鬼影现象，且校正后图像中的细节信息更加丰富。
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公开(公告)号：CN108665420A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710207017.8
申请日：2017-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯模型的红外弱小目标图像背景抑制方法，根据滑动窗口对红外图像进行分解，获得若干个相同大小且相互重叠的图像块，之后，根据kNN方法对所述获得的若干个相同大小且相互重叠的图像块进行聚类处理，获得若干个不同的红外图像块聚类，再根据变分贝叶斯理论模型抑制所述获得的红外图像块聚类中的背景成分，最后对经背景抑制的红外图像块聚类进行重构获得背景抑制后的图像。本发明有效地抑制红外图像中所包含的高灰度级、起伏剧烈的红外背景，并能够突出目标信息，便于后续的目标分割与检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107610159A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710782773.3
申请日：2017-09-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/292
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率滤波和时空上下文的红外弱小目标跟踪方法。具体步骤包括：1.获得第一帧图像上下文区域；2.获得第一帧图像时空上下文区域；3.获得第一帧图像时空上下文区域先验模型；4.计算第一帧图像时空上下文区域的置信图矩阵；5.获取第一帧图像时空上下文模型矩阵；6.获得当前帧图像时空上下文区域；7.预测当前帧目标位置；8.判断是否为最后一帧；9.完成红外弱小目标的跟踪。本发明具有红外弱小目标跟踪速度快，时空上下文在线更新参数准确，红外弱小目标跟踪效果好的优点。
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公开(公告)号：CN104766334B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510190521.2
申请日：2015-04-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种红外弱小目标检测跟踪方法，根据改进的四阶偏微分方程方法对原始红外图像进行处理获得背景抑制和目标增强后的红外图像，根据分块自适应阈值分割的方法提取所述获得的红外图像中候选目标的位置信息以及数目信息，最后根据高斯混合实现的势概率假设密度(GM‑CPHD)滤波器对提取的候选目标的位置信息和数目信息进行多目标状态和数目估计，通过GM‑CPHD滤波器实现对多个红外弱小目标的状态和数目的精确稳定估计；本发明还公开了一种红外弱小目标检测跟踪装置，通过本发明能够易于实现且效果明显优于传统的背景抑制方法，避免了传统多目标跟踪的数据关联问题，能够更加稳定的实时估计随时间变化的多目标状态和数目。
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公开(公告)号：CN107292804A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710405996.8
申请日：2017-06-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenCL的直接多曝光融合并行加速方法，本发明的方法基于CPU+GPU的异构并行架构，利用GPU强大的浮点计算能力，在OpenCL开发环境下，通过合并内核、缓存高斯核到常量存储器、缓存复用数据到局部存储器、增大每个工作项的工作量等方式，缩短了访存和计算时间，实现了更快速多曝光融合，较传统的串行处理方法，本发明的方法取得的最大加速比达11.19，有效地减少了多曝光融合算法运行时间，为多曝光融合算法的进一步应用提供了有力保障；另外，在空间频率和平均梯度方面，本发明的方法都有较为明显的改善，有效解决了电子成像和显示设备动态范围不足导致的场景细节信息丢失问题。
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公开(公告)号：CN105005967A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510282256.0
申请日：2015-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种时空滤波相结合的红外成像非均匀性校正方法，对输入的原始红外非均匀性图像x(n)进行全局滤波获得全局滤波后的图像z(n)，将用原始红外非均匀性图像x(n)与所述获得全局滤波后的图像z(n)相减获得噪声图像zG(n)，对所述获得的噪声图像zG(n)进行滤波处理后获得时域低频上的纯非均匀性噪声图像zGr(n)，最后将原始红外非均匀性图像x(n)与获得的时域低频上的纯非均匀性噪声图像zGr(n)相减获得非均匀性校正后的红外图像y(n)；本发明还公开了一种时空滤波相结合的红外成像非均匀性校正装置，通过本发明能够对有局部非重复性或半随机结构的信噪比很低的复杂图像，其滤波性能依然保持较高的水平。
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公开(公告)号：CN104268835A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410490136.5
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像几何分离的红外弱小目标增强方法。首先，根据红外图像中弱小目标和背景杂波分布特点，对图像中弱小目标和背景杂波成分分别采用谱图小波变换和非下采样的剪切波变换字典进行稀疏表示；然后将这两个互不相关的稀疏字典引入到图像几何分离框架中，并利用全变分惩罚因子来获得更多背景杂波成分信息，使其得到更有效的分离，从而达到增强弱小目标信号的目的。该方法具有更优的弱小目标增强和背景杂波抑制效果，与经典的最大均值、形态学滤波和二维最小均方误差等滤波方法相比，不但背景抑制因子有所提高，而且也较好地降低了强边缘引起的虚警。
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