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公开(公告)号：CN106780358A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611029958.9
申请日：2016-11-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于全变分模型的IRFPA非均匀性神经网络校正方法，包括以下步骤：(1)、设定IRFPA探测器(i,j)像元增益校正参数的初始值为1，设定IRFPA探测器(i,j)像元偏置校正参数的初始值为0；(2)、构建神经网络输入层；(3)、计算n时刻输入层观测值的校正值输出构建神经网络输出层；(4)、计算(i,j)像元的期望输出值(5)、确定隐含层能量泛函的保真项和正则项构建神经网络的隐含层；(6)、采用最陡下降法，获得第n+1时刻对应的增益校正参数和偏置校正参数(7)、从神经网络输出层获取n+1时刻的校正输出(8)、对IRFPA探测器采集到的后续的场景辐射观测值依次执行步骤(4)到步骤(7)，得到相应的校正值其中t≥n+2。
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公开(公告)号：CN104268847B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410490237.2
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交互非局部均值滤波的红外与可见光图像融合方法，主要解决现有红外与可见光图像融合方法获得融合图像的清晰度、对比度、空间分辨率低等问题。其实现步骤为：(1)对输入的红外与可见光图像进行交互非局部均值滤波获得基层图像；(2)对红外与可见光图像与其基层图像相减得到红外与可见光图像的细节图像；(3)计算细节图像的邻域窗口统计特性得到红外与可见光图像的融合权重图；(4)将红外与可见光图像的融合权重图分别作用于红外与可见光图像，并对经融合权重图作用的红外图像与可见光图像进行加权融合便获得融合图像。本发明采用的基于交互非局部均值滤波的红外与可见光图像融合方法能获得清晰度、对比度、空间分辨率高的融合图像，融合效果好，可用于人类视觉和机器认知等领域。
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公开(公告)号：CN105957028A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610260467.9
申请日：2016-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10004 , G06T2207/20028
Abstract: 本发明提出了一种基于OpenCL的GPU加速分片双边滤波方法，用于解决现有分片双边滤波方法中存在的滤波效率低和通用性差的技术问题，实现步骤是：1.搭建异构架构；2.主机端读取原始图像到主机内存中，为处理后图像分配主机内存；3.主机端生成空域高斯模板；4.主机端创建缓存对象；5.写内核函数；6.主机端设置内核参数；7.主机端设置内核入列所需参数；8.主机端入列内核函数；9.设备端计算值域高斯模板；10.设备端归一化加权平均计算，将处理后图像数据写入对应缓存对象；11.获取处理后图像数据。本发明滤波效率高，通用性强，可实现对高分辨率图像的实时处理。
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公开(公告)号：CN102979989B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201210445247.5
申请日：2012-11-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: F16L55/34
Abstract: 本发明公开了提供一种蠕动式管道爬行器，包括三个三爪机构、丝杆(P)和管道参数测量头(H)；丝杆(P)与管道参数测量头(H)之间为万向刚性连接，爪(B1)～爪(B3)形成的三爪机构与丝杆(P)为螺纹式连接，爪(A1)～爪(A3)、爪(C1)～爪(C3)形成的三爪机构与丝杆(P)均为滚轴式连接，爪(A1)～爪(A3)和爪(C1)～爪(C3)形成的三爪机构在丝杆(P)轴向不能相对位移；三个三爪机构支撑丝杆(P)并协调运动；爬行过程不打滑，爬行进程精度高，误差＜0.1mm；爪子伸缩行程的动态范围大，可在多种不同口径的管道内爬行；爬行器爬行的步长、速率和运动方向等运动状态及其变化都能精确设定和自动控制；爬行器的轴向驱动(或牵引)力大，适用于推(或拉)动重负载；爬行器具有自定中功能。
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公开(公告)号：CN105072311A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510475740.5
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N1/64
CPC classification number: H04N1/64 , H04N1/4015
Abstract: 本发明公开了一种红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像序列仿真方法，主要用来生成大量测试红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像场景。其方法实现包括：采集图像背景并仿真目标图像背景，创建目标模型，设置目标航迹，合成目标图像，设置抖动参数，生成抖动偏移量，计算抖动后成像行数，计算抖动后成像信号，生成抖动目标图像，输出红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像序列。本发明具有计算量小，红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像真实度高，纹理细节特征丰富并且红外弱小目标大小，红外弱小目标信噪比，红外弱小目标运动速度，红外弱小目标航迹，红外扫描相机抖动参数可控制的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104766334A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510190521.2
申请日：2015-04-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
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：CN104268907A
公开(公告)日：2015-01-07
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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公开(公告)号：CN104200452A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410453177.7
申请日：2014-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱图小波变换的红外与可见光图像融合方法，按照四层分解尺度对红外图像与可见光图像进行谱图小波分解获得低频子带系数和高频子带系数，根据融合规则对所述获得的低频子带系数和不同分解尺度上的高频子带系数进行融合，对所述融合后的低频子带系数和高频子带系数进行谱图小波逆变换获取融合的图像。本发明还公开了一种基于谱图小波变换的红外与可见光图像融合装置，通过本发明能够更好地表示不规则区域图像；采用双边滤波获得图像融合的权重，有效地提升融合图像的清晰度、对比度及信息量等，能够得到融合效果更好的图像。
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公开(公告)号：CN104182955A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410459119.5
申请日：2014-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于可操纵金字塔变换的图像融合方法，根据可操纵金字塔变换分别对红外图像和可见光图像进行2层分解，对分解后获得的所述红外图像和可见光图像的高频子带系数及水平方向子带系数进行非下采样方向滤波获得非下采样方向子带系数，根据融合规则融合分解后获得的垂直、+45°、-45°方向子带系数、低频子带系数、以及滤波后获得的非下采样方向子带系数，对融合后获得的非下采样方向子带系数进行非下采样方向滤波重构，对融合后的子带系数、以及重构后获得的子带系数进行可操纵金字塔变换获得最终的融合图像。通过本发明能够有效地提升融合图像的清晰度、对比度及信息量等，得到融合效果更好的图像。
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公开(公告)号：CN103868601A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410116715.3
申请日：2014-03-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种IRFPA探测器非均匀响应的双边全变分正则化校正方法，其特征在于，针对IRFPA探测器非均匀响应的校正输出对伪影抑制和细节保持的要求，在能量泛函中引入双边全变分正则项，并与校正参数的回归估计方法相结合，充分利用了双边全变分各向异性的扩散特性，有效地降低了校正后响应输出的伪影效应，更好地保持了原始场景中的细节信息，从而使得IRFPA探测器的温度分辨率得到有效的提升。
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