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公开(公告)号：CN106504276A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610938472.0
申请日：2016-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种非局部立体匹配算法的组合匹配代价算法和视差联合填充算法，该算法使用基于最小生成树的代价聚合的非局部立体匹配算法，在预处理阶段使用基于改进的最小生成树的算法去除原始图像的噪音，增强纹理信息，获得增强图像。然后在匹配代价阶段不仅使用原始图像的信息，还使用增强图像的信息。这样即得到了图像的局部信息，也能获得全局信息，在后期的代价聚合起一定的作用。在最后的视差细化部分，针对视差不连续和误匹配问题，提出了联合权重填充算法。实验表明，与其他的非局部立体匹配算法相比，该算法的误匹配率低，对边缘区域，重复纹理和遮挡区域有很强的鲁棒性。实验结果证明了本发明算法的有效性。
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公开(公告)号：CN106204482A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610538475.5
申请日：2016-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06K9/6201 , G06K9/6215 , G06K9/6223 , G06K9/6255 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开一种基于加权稀疏的混合噪声去除方法，其在加权稀疏表示非局部训练字典的基础上加入变分法，对非局部相似块进行匹配，然后用对偶的方法求解混合去噪图像，能更好的保存图像的边缘信息。本发明的去噪效果优于现有算法，其具有很高的峰值信噪比和图像特征相似度，对混合噪声有很好的抑制作用，特别是能够很好的保存图像的边缘信息，对图像特征的保留有一定的改善。
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公开(公告)号：CN104700376A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201410685191.X
申请日：2014-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，首先对原直方图进行伽马校正，抑制原直方图中峰值过高的问题；其次对伽马矫正后的直方图进行滑动窗口平滑滤波，消除直方图中的突变；最后在上述修正直方图基础上应用传统直方图增强的方法得到目标增强的图像。本发明的优点是:均衡增强：对图像各部分都能有效均衡增强，能有效避免过度增强而产生“洗白”效果；有效保留图像特征：本发明能高效增强图像并保持图像细节信息和平均亮度，避免亮度饱和、亮度大幅度改变和细节丢失。实验证明本发明方法能高质量增强图像。
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公开(公告)号：CN103442180A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310377399.0
申请日：2013-08-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明的基于SOPC的双目视频拼接装置，包括以NiosII软核处理器为核心的SOPC系统，其一对CMOS图像传感器通过FPGA端口与一对双目视频采集模块分别连接；一对双目视频采集模块一起连接双目视频存储模块；双目视频存储模块输出端的一路经特征提取协处理器与双目视频输出模块相连接，另一路与双目视频显示模块相连接；双目视频输出模块还分别连接NiosII处理器和上位机，双目视频显示模块还连接VGA显示器。本发明的双目视频拼接方法，通过欧氏距离法对特征点进行粗匹配，然后使用KNN法提出部分误匹配点，最后采用RANSAC计算出单应性矩阵，再经由柱面空间转换及线型加权融合，实现一帧双目视频数据的实时拼接。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102680988B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201210162393.7
申请日：2012-05-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明所要解决的技术问题是提供一种高灵敏度导航卫星信号非线性捕获方法及装置，该方法与装置采用DBZP技术来减小相关功率损失；用FFT技术减少了做相关所需时间；利用非线性双稳随机共振系统的特性来提高系统输出信噪比；捕获过程中引入了MTM（最大相关值与相关均值比值）阈值检测方法，提高了正确检测率。本发明能够最大限度地提高GPS信号捕获灵敏度；并且可以极大限度地减小捕获时间，为弱GPS信号的实时高灵敏度捕获提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110969638B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911098926.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量的背景减除方法及系统。该方法包括：获取观测张量；对观测张量进行高阶奇异值分解，得到初始化核心张量、因子、初始化辅助张量、拉格朗日乘子以及迭代次数；将观测张量分解为背景张量和前景张量；通过基于克罗内克基表示的张量稀疏检测方法约束背景张量，通过范数约束前景张量，得到最小化问题；通过求解最小化问题，得到迭代核心张量、迭代因子、迭代辅助张量以及迭代前景张量；判断所述迭代前景张量与前景张量之间的变化是否小于预先设定的阈值；若否，更新拉格朗日乘子；若是，根据迭代核心张量和迭代因子，得到迭代背景张量；根据迭代背景张量和迭代前景张量完成前景和背景的分离。本发明能够快速准确的分离背景和前景。
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公开(公告)号：CN110866929B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201911098771.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明提出了一种图像轮廓分割方法及系统。所述分割方法包括如下步骤：首先获取原始图像的边缘指示函数和梯度矢量流，在迭代获取水平集函数的过程中，利用边缘指示函数、梯度矢量流和第n‑1次迭代的水平集函数和偏置域，计算第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域，进而计算水平集函数。本发明在计算水平集函数的过程中引入局部边缘特征(边缘指示函数)，从而能更好的保留图像的细节特征，减小弱边界和强度不均匀图像的边界泄露。本发明在计算水平集函数的过程还引入测地边缘项，全面利用图像的边缘信息，增强模型的分割性能，减小复杂背景的干扰，提高了弱边界图像和强度分布不均匀的图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN109859106B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910079727.6
申请日：2019-01-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力的高阶融合网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立重建模型；2）CNN网络特征提取；3）自注意力模块中的自注意力支路特征提取；4）自注意力模块中的主干支路特征提取；5）特征的高阶融合；6）图像重建。这种方法能有效的解决因预处理带来的额外计算量，且能恢复出更多的纹理细节来重建出高质量的图像。
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公开(公告)号：CN108765296B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810600397.6
申请日：2018-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于递归残差注意力网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据预处理；2）建立重建模型；3）残差注意力网络支路第一个残差注意力模块特征提取；4）递归网络支路第一个递归模块特征提取；5）特征融合；6）图像重建。这种方法能解决预处理操作带来的噪声，且获得更多高频信息来丰富图像细节，同时能减少网络参数，在增加层数的同时而不增加新的参数，能提高超分辨率重建的精度。
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