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公开(公告)号：CN112150409A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010855029.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的实时全方位目标检测方法及系统，该方法为：逐行对原始图像Iorig进行初步细节增强，获得大目标边缘以及小目标增强后的图像Ior；根据原始图像数据Iorig(i，j)对所述大目标边缘以及小目标增强后的图像Ior的图像数据边Ior缘(i，后j)的进细行节细层节图提像取数获据得I平new滑(i，大j目)；标对所述平滑大目标边缘后的细节层图像数据Inew(i，j)进行二次细节增强，获得仅包含小目标的细节层图像数据Idlnew(i，j)；对所述仅包含小目标的细节层图得图阈像像数值Its分据n进割I行dl后n下ew的(采i图，样j像)，进并It行且sn，逐阈n为行值像读分素取割索数，获引据；及对逐所行述显阈示值图分像割数后据的。
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公开(公告)号：CN108663118B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810050205.9
申请日：2018-01-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种红外宽波段高光谱计算成像装置，其包括前置红外镜头、编码模板生成加载、反射式空间光调制器、红外中继透镜组、单元型光谱辐射计、红外光谱计算成像模块、硬件同步控制器；还公开了红外宽波段高光谱计算成像方法。本发明利用单元型光谱辐射计具有较宽的光谱响应范围和较低的系统噪声的优势，不仅避免机械扫描弊端、减小数据采集量、缩短成像所需要的时间，而且提高光谱分辨率和空间分辨率；本发明不仅具备傅里叶光谱辐射计的实时、快速、准确、灵敏度高等特点，还有效地克服了传统单元非成像型红外成像光谱计存在的机械扫描速度慢，数据冗余量大等不足。
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公开(公告)号：CN111091495A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201910952609.1
申请日：2019-10-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的激光图像高分辨率压缩感知重构方法，通过测量矩阵W与真实激光图像块xi相乘获得压缩感知测量yi；所述压缩感知测量yi通过基于凸优化的线性映射网络Ff(·)输出全连接层输出重构图像的初始估计图像块 所述初始估计图像块通过残差网络Fr(·)输出预估残差图像块 对所述初始估计图像块和预估残差图像块进行重构，并且将所有重构图像块拼接得到期望的高质量激光图像重构结果。本发明通过跳跃连接适当增加网络的深度，使得网络模型更易优化，训练过程收敛更快稳定，重构质量更好。
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公开(公告)号：CN110673143A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910941547.4
申请日：2019-09-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种子孔径大斜视SAR俯冲成像的两步处理方法，属于雷达信号处理技术领域；该方法分为两步：第一步，建立俯冲等效平飞的成像几何模型，在距离频域完成走动校正、二维频域完成距离向脉压和徙动校正、距离多普勒域引入频域变标因子实现空变校正完成方位向脉压；第二步，根据成像处理的步骤，建立地平面和斜平面之间的投影关系，通过反向投影的方法，得到无形变的地平面图像。本发明将俯冲成像等效为平飞成像进行处理，成像模型满足沿合速度方向的平移不变性，在不增加运算量的前提下使方位统一处理成为可能，同时使运动补偿变得相对简单。
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公开(公告)号：CN110570395A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910719986.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空谱联合协同表示的高光谱异常检测方法，对原始高光谱图像进行降维与异常信息提取，获得异常成分最多的降维成分；将预处理后的高光谱图像中像元的灰度值与阈值进行比较确定异常点位置；根据所述异常点位置对原始高光谱图像中同样位置的像元做剔除处理；将原始高光谱图像中剔除异常点之后剩余的像元点向量的均值填充异常点位置的像元，构建一幅近似全部于由背景像元构成的高光谱图像；对所述原始高光谱图像和构建的背景像元高光谱图像进行光谱维度的协同表示获得检测结果。本发明充分利用高光谱图像的空间和光谱信息，将空间维度的检测结果作为后验信息，辅助光谱维度的协同表示异常检测，具有优良的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109583456A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811386234.9
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的红外面目标检测方法，构建包含所需识别目标的红外图像数据集，在所述红外图像数据集中标定所需识别目标的位置与种类，获得原有已知的标签图像；将所述红外图像数据集分为训练集和验证集两部分；对训练集中的图像进行图像增强的预处理并且进行特征提取和特征融合，通过回归网络获得分类结果和边界框；将所述分类结果和边界框与原有已知的标签图像进行损失函数计算，更新卷积神经网络的参数值；重复对卷积神经网络参数进行迭代更新，直至误差足够小或迭代次数达到设定的上限为止；通过训练完成的卷积神经网络参数对验证集中的图像进行处理，获取目标检测的准确度和所需时间，以及最终目标检测结果图。
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公开(公告)号：CN108665481A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810259132.4
申请日：2018-03-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多层深度特征融合的自适应抗遮挡红外目标跟踪方法，首先，获得一系列相同尺寸不同层级的多层深度特征图；然后，根据相关滤波将所述多层深度特征图从时域转换到频域，并且根据快速傅里叶变换进行滤波器训练和响应图计算，再根据层内特征加权融合对多层深度特征图进行合并降维处理，构建出不同层级的特征响应图并且求出最大相关响应值即为目标估计位置；最后，对目标稠密特征进行提取，根据相关滤波获得特征最大响应值，获得通过深度卷积特征所估计的目标中心位置的响应置信度；当所述目标中心位置的响应置信度小于重检测阈值T0时，通过在线目标重检测对获得的目标估计位置进行评估并且根据评估结果对目标的位置进行自适应更新。
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公开(公告)号：CN108550122A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810315263.X
申请日：2018-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自主路径分块传导滤波的图像去噪方法，主要解决现有传导滤波去噪方法对于某些纹理等细节信息的保持性能不够理想的问题。其实现步骤是：1.获取噪声污染图像Xin；2.采用分块相似性描述，计算噪声污染图像Xin的自主路径传导滤波权重ωl,m；3.利用噪声污染图像Xin的自主路径传导滤波权重ωl,m,根据滤波公式计算并输出去噪图像Xout。本发明具有更好的去噪性能和结构保持特性，可用于数字图像的预处理过程。
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公开(公告)号：CN105160657B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510478112.2
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的红外成像非均匀性校正系统。其包括：输入帧缓存器(1)、输出帧缓存器(2)、外部存储控制器(3)和神经网络模块(4)；该神经网络模块(4)包括：校正子模块、预测图像计算子模块、新参数计算子模块、投影法运动估计子模块和二选一选择器。输入帧缓存器接收并缓存原始图像；外部存储控制器读入校正参数；校正子模块校正原始图像并通过输出帧缓存器缓存；预测图像计算子模块计算预测图像并通过新参数计算子模块计算新校正参数；投影法运动估计模块和二选一选择器选择参数更新，以校正下一帧原始图像。本发明解决现有技术中的“鬼影”和图像模糊问题，可用于实时校正红外图像的非均匀性。
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公开(公告)号：CN104268907B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201410490600.0
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于引导滤波与剪切滤波的红外图像压缩感知重构方法，主要解决传统红外图像质量低和现有压缩感知重构方法效果差的问题。其步骤为：1.利用引导滤波对原始红外图像进行多尺度分解，得到一个低频模糊图和一系列高频细节图；2.对高频细节图利用剪切滤波进行多方向分解，采用部分哈达玛矩阵对不同方向系数进行降维观测，并使用多路径匹配追踪方法进行优化重构，对不同方向的重构系数再通过剪切滤波得到重构的高频细节图；3.将重构的高频细节图与经过传统线性采样得到的低频平滑图相加，得到红外重构图像。本发明与现有压缩感知技术相比，获得了较好的重构质量，是一种有效可行的红外图像重构方法。
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