公开(公告)号：CN101794440B

公开(公告)日：2012-04-18

申请号：CN201010123621.0

申请日：2010-03-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  曾维理 ,  朱周 ,  赵新勇

IPC: G06T5/50

Abstract: 本发明提出一种图像序列的加权自适应超分辨率重建方法，该方法在鲁棒性和实用性方面优于传统的方法，对获得高质量的图像具有重要的应用价值，它包括如下步骤：(1)取同一传感器获得的连续多帧低分辨率图像，然后对该低分辨率图像序列进行重采样，得到重采样的低分辨率图像序列；(2)利用重采样的低分辨率图像序列重建一帧高分辨率图像，重建一帧高分辨率图像的方法为：首先建立高分辨率图像的退化模型，然后根据给定的高分辨率图像的退化模型以及正则化理论，把退化模型中高分辨率图像的求解过程转化为高分辨率图像的重建优化模型解的优化过程，最后利用逐渐非凸算法对高分辨率图像的重建优化模型进行优化，得到高分辨率图像的最优估计值。

公开(公告)号：CN101739560B

公开(公告)日：2012-02-01

申请号：CN200910263082.8

申请日：2009-12-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 赵新勇 ,  路小波 ,  朱周 ,  吴晶

IPC: G06K9/40

Abstract: 本发明公布了一种基于边缘和骨架信息的车辆阴影消除方法，本发明方法对当前图像进行背景差计算并二值化得到前景二值图，通过对前景二值图进行边缘检测和膨胀得到车辆及阴影区域的边缘图像，通过对背景差图像进行边缘检测和膨胀得到车辆的骨架图像，然后，以车辆区域和阴影区域相对于背景区域的灰度比为判别特征，初步检测阴影区域，并用前景二值图减去初步阴影区域，最后利用骨架图像对车辆区域内的孔洞进行补充并减去边缘图像，得到最终消除阴影区域之后的图像。本发明综合利用了用以区分车辆区域和阴影区域的灰度特征、车辆与阴影区域的边缘信息及车辆骨架的信息，能够准确地检测和消除阴影区域。

公开(公告)号：CN101819286B

公开(公告)日：2011-06-22

申请号：CN201010145453.5

申请日：2010-04-09

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  刘阳 ,  赵新勇

IPC: G01W1/00

Abstract: 一种基于图像灰度直方图的雾天检测方法，主要步骤：第一步，初始化得到图像的灰度直方图；第二步，初步检测出非雾天和雾天；第三步，若图像标记为非雾天，再处理，满足一定条件时，改标记为雾天；第四步，若图像标记为雾天，进一步检测，满足一定条件时，再改标记为非雾天；第五步，进过前四步，若图像被标记为雾天，再次检测，满足一定条件时，标记为大雾天，否则标记为小雾天。本发明首次使用图像的灰度直方图来检测天气，利用灰度直方图中像素点数目和灰度值的对应关系，以及一系列阈值，检测出非雾天、小雾天以及大雾天三个等级，相对于其他雾天检测方法，成本低廉，易于推广，处理速度快、适用范围广，准确率高，效果理想。

公开(公告)号：CN101819681B

公开(公告)日：2011-11-09

申请号：CN200910263083.2

申请日：2009-12-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  朱周 ,  曾维理 ,  赵新勇

IPC: G06T7/20 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公布了一种权值自适应调整的加权平均背景更新方法，本发明对当前帧图像与前一帧图像进行前向帧差计算并二值化，得到前向帧差前景二值图，对当前帧图像与后一帧图像进行后向帧差计算并二值化，得到后向帧差前景二值图，对前向和后向帧差前景二值图执行与操作，得到能够准确区分运动车辆区域与静止背景区域的二值图，最后根据该二值图判断像素所处的区域，对每个像素赋予自适应的权值进行加权平均背景更新。本发明所提供的背景更新方法能够对光照变化和车流变化进行自适应响应，且具有准确性高的优点。