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公开(公告)号：CN116402712A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310338623.9
申请日：2023-03-31
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06T3/40 , G06V10/80 , G06N3/043 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于手持相机动态场景的HDR图像重建方法，首先使用去模糊网络对三张LDR图像进行去模糊处理，得到清晰的LDR图像和清晰化特征；然后在HDR图像重建过程中，先进行伽马校正并与LDR图像拼接得到新的输入，接着通过网络得到HDR特征；引入去模糊网络的清晰化特征，先对特征进行多尺度融合处理，使其包含更多的信息，并将处理后的特征与HDR特征融合，最后使用卷积得到清晰的HDR图像。本发明计算复杂度小，更适合处理真实场景的图像。
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公开(公告)号：CN109166171B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201810902069.1
申请日：2018-08-09
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 本发明公开了一种基于全局式和增量式估计的运动恢复结构三维重建方法，用于解决现有运动恢复结构三维重建方法局部重建精度低的技术问题。技术方案是以场景图结构为输入，在其中提取鲁棒的子图作为全局式估计的输入，从而能够使用一部分质量高的图像间信息对场景整体结构进行估计，提高估计的鲁棒性。对于剩余的、未加入场景的图像，采用局部增量式估计的方法逐一加入模型，以提高模型重建的局部精度。本发明将增量式和全局式的估计方法相结合，综合两者的优点，以达到鲁棒、高精度的重建效果。本发明在重建精度方面相较背景技术方法具有最低的平均重建误差，对于具有553张图像的数据集，相机位置的平均误差仅为0.3m。
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公开(公告)号：CN110852966B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201911066796.X
申请日：2019-11-04
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的图像噪声估计方法，用于解决现有图像噪声估计方法实用性差的技术问题。技术方案是同时结合噪声误差和噪声水平误差构造损失函数训练深度卷积神经网络，训练所得深度卷积神经网络从噪声污染图像中获取数值分布准确且统计均方差准确的噪声图，所采用深度卷积神经网络，卷积核膨胀数值逐层先成倍递增再等比例对称递减，提升深度卷积神经网络对随机噪声的提取能力，各卷积层卷积核数量多，在训练时所用噪声的分布模型和水平均完全随机，提升深度卷积神经网络对随机噪声的泛化能力。该方法从噪声污染图像中提取噪声图像，提升在后续操作中对噪声进行建模和分析的灵活性，实用性好。
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公开(公告)号：CN110913150B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201911127173.9
申请日：2019-11-18
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： H04N5/235
摘要： 本发明公开了一种基于空间平台的自适应曝光成像方法，用于解决现有自动曝光成像方法时效性低的技术问题。技术方案是依据空间目标观测星等，确定测光模式下的初始曝光时间。然后基于空间目标不同区域材质及对应反射率不同的特点，依靠测光图像对目标进行局部材质分类，根据不同局部材质反射率对目标不同区域自适应设置不同曝光时间，从而在不同曝光时间下均能有效利用传感器的动态范围，提升目标成像的灰度层次，丰富图像细节内容，且该方法时效性高，满足空间快速成像的要求。
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公开(公告)号：CN105957043A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610458358.8
申请日：2016-06-22
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/003
摘要： 本发明公开了一种基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法，用于解决现有模糊图像盲复原方法实用性差的技术问题。技术方案是在图像梯度上估计模糊核，在迭代更新图像梯度估计和图像模糊核的过程中，以增量形式自动激活部分最重要的梯度成分为非零元素并对非零梯度值进行估计。进而只用含有稀疏非零元素的梯度图像更新模糊核。利用估计得到的准确模糊核。本发明能够针对多种模糊核和含有不同内容的模糊图像进行可靠复原，并得到高质量的清晰图像。模型中对梯度激活因子的稀疏约束以及的算法中停止条件设计使得算法能够估计得到的稀疏而准确的图像梯度、保证了算法对噪声的鲁棒和、参数的不敏感以及较好的时效性。
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公开(公告)号：CN103310486B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310219440.1
申请日：2013-06-04
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明公开了一种大气湍流退化图像重建方法，用于解决现有湍流图像重建和复原方法重建和复原图像清晰度差的技术问题。技术方案是首先进行多帧配准消除畸变图像，再重建基于时空近邻组合的衍射模糊图像，最后采用全局一致盲反卷积消除衍射模糊。由于该方法充分考虑了配准误差、配准插值造成的人造衍生物的影响以及空间和时间维度存在的冗余结构信息对重建观测物体的作用，利用建立时空中相似图像块以及图像块内像素与潜在高质量图像内容之间的统计依赖关系，并设计了相应的采样策略在时空中选取具有相似结构的高质量图像块。使用邻域合并方法求得衍射模糊图像。最后利用通用的全局一致反卷积方法对衍射模糊图像进行去模糊，得到了清晰的重建图像。
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公开(公告)号：CN104331888A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410598546.1
申请日：2014-10-30
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/6276
摘要： 本发明公开了一种基于最小二乘拟合的星等标定方法，用于解决现有星等标定方法精度差的技术问题。技术方案是在已知恒星星等和恒星在图像上的灰度和基础上，对恒星进行分类处理，选择训练恒星作为最小二乘拟合参数，拟合灰度和与恒星星等的关系函数。然后，利用训练出来的关系函数计算测试恒星星等，与测试恒星的已知星等做比较，计算恒星星等的标定误差，测试拟合模型的精度，最后使用该函数计算待测星星等。由于采用最小二乘拟合方法拟合星等和灰度值函数，使得星等标定的误差达到最小，使标定中星等和灰度值保证时刻对应，保证了碎片星等标定结果的鲁棒性，提高了星等标定的精度。
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公开(公告)号：CN104104945A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410349227.7
申请日：2014-07-22
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明公开了一种星空图像坏点鲁棒检测方法，用于解决现有图像坏点检测方法局限性大的技术问题。技术方案是充分考虑星空图像的特性和坏点在图像像素统计中的特性，利用星空图像局部区域统计稳定的特性、中值统计量和平均绝对离差统计量等鲁棒统计量排除样本中的外点对统计量估计的干扰，并将外点位置的像素当做局部像素的统计外点，设计基于统计外点检测思想的统计方法，并利用连续序列图像中充分的样本对每个位置进行判断从而检测出图像中外点。该方法参数少且统计意义明确，易于根据具体应用调整，并且适用于不同程度坏点的检测。
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公开(公告)号：CN103440659A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310390034.1
申请日：2013-08-30
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于星图匹配的星空图像畸变检测与估计方法，用于解决现有检测方法在图像遭受畸变影响的情况下检测精度低的技术问题。技术方案是利用已知的星表、成像系统参数和成像系统指向，对图像中星点与星表中星点进行匹配，进而对图像中可能存在的相机的旋转、平移和畸变进行检测与估计。由于考虑了畸变对星点匹配的影响、指向不精确和相机镜头平移旋转造成的图像中星点的偏移旋转、平移旋转与畸变综合作用造成的估计困难，利用基于畸变模型改进的最长LCS星点配准方法对星空图像与星表中星点进行配准，对匹配点对集合中可能存在的错误匹配外点进行剔除并估计相对的旋转平移关系，进而估计星图与星标之间的畸变。提高了检测精度。
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