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公开(公告)号：CN109636722B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201811483016.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/40 , G06F18/2136 , G06F18/27 , G06F18/28
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的在线字典学习超分辨率重建的方法，包括三个部分：先验信息、字典学习、稀疏重建；其中，在字典训练部分采用在线字典学习，不仅有效利用外部图像库信息，更加入图像本身信息更新字典；此外，在稀疏先验的基础之上，同时加入局部自回归模型和非局部自相似性作为先验信息，建立了非局部正则化的超分辨率重建模型，重建图像的各种结构特征；在稀疏重建阶段，利用多尺度自相似稀疏表示确定稀疏系数，不同尺度相似块间的对应关系构建非局部约束项，在图像重建模型中将多尺度自相似结构的附加信息引入到重建过程；该方法不仅能够减小测试图像对训练图像集的依赖，而且能够克服重建过程中图像块出现的局部失真或模糊，进一步提高重建图像的质量。
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公开(公告)号：CN112505699B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011351515.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合InSAR和PSO反演地下采空区位置参数的方法，适用于矿产地质监测与防护领域。利用InSAR方法获取矿区雷达视线向地表形变；确定采空区参数的取值范围；初始化粒子群中每个个体的位置与速度信息；将粒子群的位置坐标带入到概率积分模型获取地表竖向下沉和东西向、南北向水平移动，根据雷达成像几何将变形转换为LOS向形变；将转换后的LOS向地表变形与InSAR解算的LOS向地表形变带入适应度函数计算适应度值，得到每个粒子最优解和群体的全局最优解并记录；求取迭代中种群最优解对应的适应度值。其操作简单，反演地下采空区位置参数的效果好，可为地下煤炭资源非法开采、煤火区位置反演提供技术支持，同时也拓展了InSAR技术的应用空间。
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公开(公告)号：CN110222661A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910507225.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种用于运动目标识别及跟踪的特征提取方法，包括以下步骤：图像输入并对输入的图像进行预处理、采用高斯核卷积函数来生成尺度空间金字塔、采用Hessian矩阵来检测特征点并对其粗定位、精确定位、提取图像几何表面的主方向和主曲率、根据主曲率计算特征点出的梯度和方向以及利用类似于HOG的方法对所得到的梯度幅值和方向信息进行统计和和标签；本发明通过利用高斯卷积函数构建尺度空间，可以提高所提取的特征点具有的尺度不变特性，能够准确获得精确定位的特征点，以及能够保证所得到的特征点的梯度幅值和方向信息不仅能够对光照具有很好的鲁棒性，且对于光照、旋转、尺度、视角和非刚性形变等变化具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109636722A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811483016.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06T3/4076 , G06K9/6249 , G06K9/6255 , G06T3/4023 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的在线字典学习超分辨率重建的方法，包括三个部分：先验信息、字典学习、稀疏重建；其中，在字典训练部分采用在线字典学习，不仅有效利用外部图像库信息，更加入图像本身信息更新字典；此外，在稀疏先验的基础之上，同时加入局部自回归模型和非局部自相似性作为先验信息，建立了非局部正则化的超分辨率重建模型，重建图像的各种结构特征；在稀疏重建阶段，利用多尺度自相似稀疏表示确定稀疏系数，不同尺度相似块间的对应关系构建非局部约束项，在图像重建模型中将多尺度自相似结构的附加信息引入到重建过程；该方法不仅能够减小测试图像对训练图像集的依赖，而且能够克服重建过程中图像块出现的局部失真或模糊，进一步提高重建图像的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222661B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910507225.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种用于运动目标识别及跟踪的特征提取方法，包括以下步骤：图像输入并对输入的图像进行预处理、采用高斯核卷积函数来生成尺度空间金字塔、采用Hessian矩阵来检测特征点并对其粗定位、精确定位、提取图像几何表面的主方向和主曲率、根据主曲率计算特征点出的梯度和方向以及利用类似于HOG的方法对所得到的梯度幅值和方向信息进行统计和和标签；本发明通过利用高斯卷积函数构建尺度空间，可以提高所提取的特征点具有的尺度不变特性，能够准确获得精确定位的特征点，以及能够保证所得到的特征点的梯度幅值和方向信息不仅能够对光照具有很好的鲁棒性，且对于光照、旋转、尺度、视角和非刚性形变等变化具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108549868A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810326872.5
申请日：2018-04-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种行人检测方法，属于检测技术领域，解决了现有技术中实时性差、难以处理遮挡、不适用光照变化明显且噪声较强场合的问题。所述方法包括如下步骤：输入图像，获取其像素点灰度值；根据所述像素点灰度值获取三种CRLBP算子，得到CRLBP纹理特征谱；计算输入图像的HOG特征、CRLBP直方图特征、CRLBP纹理特征谱的HOG特征；将输入图像的HOG特征、CRLBP直方图特征、CRLBP纹理特征谱的HOG特征进行融合，得到图像描述子；然后，使用主成分分析法对图像描述子进行降维，并对降维结果使用分类器实现行人检测和识别。本发明检测效率高，实时性好，且对光照和噪声具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112505699A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011351515.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合InSAR和PSO反演地下采空区位置参数的方法，适用于矿产地质监测与防护领域。利用InSAR方法获取矿区雷达视线向地表形变；确定采空区参数的取值范围；初始化粒子群中每个个体的位置与速度信息；将粒子群的位置坐标带入到概率积分模型获取地表竖向下沉和东西向、南北向水平移动，根据雷达成像几何将变形转换为LOS向形变；将转换后的LOS向地表变形与InSAR解算的LOS向地表形变带入适应度函数计算适应度值，得到每个粒子最优解和群体的全局最优解并记录；求取迭代中种群最优解对应的适应度值。其操作简单，反演地下采空区位置参数的效果好，可为地下煤炭资源非法开采、煤火区位置反演提供技术支持，同时也拓展了InSAR技术的应用空间。
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公开(公告)号：CN109376744A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811209522.7
申请日：2018-10-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种SURF和ORB相结合的图像特征匹配方法及装置，该方法包括：输入第一图像和第二图像；通过SURF分别检测所述第一图像和第二图像中具有尺度不变性的特征点；通过ORB特征描述符分别对所述第一图像和第二图像中的所述特征点进行描述；将所述第一图像中的所述特征点的描述符和所述第二图像中的所述特征点的描述符，根据汉明距离和余弦相似度完成初始匹配；根据PROSAC算法消除所述初始匹配中的误匹配；生成所述第一图像与所述第二图像中特征点的匹配关系。可有效提高图像特征匹配的准确度和速度，同时降低错误匹配的速率。
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公开(公告)号：CN107886066A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711084863.1
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6269 , G06K9/629
Abstract: 本发明涉及一种基于改进HOG-SSLBP的行人检测方法，包括以下步骤：获取待检测图像序列；提取上述图像的SSLBP特征和HOG特征并进行融合，得到融合特征；利用训练好的HIK SVM分类器对上述融合特征进行分类，获得行人检测结果。本发明的行人检测方法在对光照、噪声和旋转具有鲁棒性，保留原始图像纹理信息和边缘信息的同时,简单有效地解决了尺度问题，提高局部二值模式的尺度不变性，获得尺度不变特征提高了检测精度，且提取特征耗时较短，具有较高的实时性。
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