公开(公告)号：CN114119983A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111375716.6

申请日：2021-11-19

Applicant: 中北大学

Inventor： 蔺素珍 ,  禄晓飞 ,  余东 ,  李大威 ,  王彦博

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及图像融合方法，尤其涉及红外与可见光图像融合方法，具体为基于侧窗滤波和多尺度变换的红外与可见光图像同步融合降噪方法，本方法按如下步骤进行：用改进的侧窗滤波分解红外与可见光图像，分别得到其所对应的基层与细节层信息；以基于自适应的幂次变换方法进行红外图像基层显著区域提取；对提取到的红外图像基层区域和可见光图像基层应用融合规则进行融合，得到基层融合图像；采用基于全变分的方法对细节层图像进行同步融合降噪处理，得到基层融合图像；对得到的基层融合图像和细节层融合图像进行重建，得到最终融合图像，该融合图像的对比度明显，显著区域突出，噪声大幅下降。

公开(公告)号：CN113822352B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202111078520.0

申请日：2021-09-15

Applicant: 中北大学

Inventor： 蔺素珍 ,  武杰 ,  禄晓飞 ,  李大威 ,  余东 ,  张海松 ,  樊小宇 ,  赵亚丽

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28

Abstract: 本发明提出了基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，先基于红外弱小目标局部灰度值大的特性，利用目标与邻域背景的灰度对比度对真实目标进行增强、部分复杂背景进行抑制。其次，利用红外弱小目标自身灰度信息符合二维高斯分布的特性，通过计算红外弱小目标边缘像素点与中心像素点之间的距离和灰度差的协方差来检测目标，得到显着图一。再次，利用红外弱小目标与邻域相似度低的特性，通过计算相似性因子来检测目标，得到显着图二。最后，将显着图一与显着图二进行点乘，通过融合红外弱小目标多种特性得到最终显着图，对最终显着图计算简单阈值进行分割得到最终检测结果。本发明有效抑制了红外图像中的复杂杂波，同时提升了弱小目标检测的精度。

公开(公告)号：CN113822352A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202111078520.0

申请日：2021-09-15

Applicant: 中北大学

Inventor： 蔺素珍 ,  武杰 ,  禄晓飞 ,  李大威 ,  余东 ,  张海松 ,  樊小宇 ,  赵亚丽

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/34

Abstract: 本发明提出了基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，先基于红外弱小目标局部灰度值大的特性，利用目标与邻域背景的灰度对比度对真实目标进行增强、部分复杂背景进行抑制。其次，利用红外弱小目标自身灰度信息符合二维高斯分布的特性，通过计算红外弱小目标边缘像素点与中心像素点之间的距离和灰度差的协方差来检测目标，得到显着图一。再次，利用红外弱小目标与邻域相似度低的特性，通过计算相似性因子来检测目标，得到显着图二。最后，将显着图一与显着图二进行点乘，通过融合红外弱小目标多种特性得到最终显着图，对最终显着图计算简单阈值进行分割得到最终检测结果。本发明有效抑制了红外图像中的复杂杂波，同时提升了弱小目标检测的精度。