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公开(公告)号：CN111985555B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010834819.3
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种毫米波三维全息图像去噪方法，包括：对目标进行毫米波扫描，获得原始三维全息图像；对原始三维全息图像进行高通滤波，获取前景图像；对前景图像各点的特征进行线性变换；对线性变换后各点的反射强度特征进行非线性变换；依据变换后的各特征对前景图像的各点进行K‑means聚类，获取K‑means聚类后的前景图像；依据聚类后的前景图像的各点，提取原始三维全息图像中的对应点，生成去噪后的图像；去除去噪后的图像中的离群点，得到最终图像。本发明兼顾各点空间位置特性和反射强度特性，可有效去除毫米波全息图像中的噪声，降低数据量；同时保证前景图像的连通性，完整地保持了目标的空间几何信息。
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公开(公告)号：CN112597989A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011507928.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种定位精确的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法及系统，包括：对原始三维全息图像高通滤波并体素化；通过稀疏3D卷积及子流形稀疏3D卷积对体素化后的三维图像降采样并提取低层次三维空间几何特征，再使用子流形稀疏3D空洞卷积获取长程上下文信息提取高层次语义特征，输出四维张量；通过合并深度维度及通道维度，将四维张量变换为三维张量，再进行分类任务及边界框回归任务，得到边界框及置信度。本发明使用三维数据作为输入，提高了小目标的数据量的同时降低其周围噪声，并引入深度维度，完整保留了物体的三维空间几何信息而无失真，提升了小物体的辩认度，从而有效提升了毫米波三维全息图像中的隐匿物体的检出率与定位精度。
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公开(公告)号：CN112597989B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011507928.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种定位精确的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法及系统，包括：对原始三维全息图像高通滤波并体素化；通过稀疏3D卷积及子流形稀疏3D卷积对体素化后的三维图像降采样并提取低层次三维空间几何特征，再使用子流形稀疏3D空洞卷积获取长程上下文信息提取高层次语义特征，输出四维张量；通过合并深度维度及通道维度，将四维张量变换为三维张量，再进行分类任务及边界框回归任务，得到边界框及置信度。本发明使用三维数据作为输入，提高了小目标的数据量的同时降低其周围噪声，并引入深度维度，完整保留了物体的三维空间几何信息而无失真，提升了小物体的辩认度，从而有效提升了毫米波三维全息图像中的隐匿物体的检出率与定位精度。
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公开(公告)号：CN111985555A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010834819.3
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种毫米波三维全息图像去噪方法，包括：对目标进行毫米波扫描，获得原始三维全息图像；对原始三维全息图像进行高通滤波，获取前景图像；对前景图像各点的特征进行线性变换；对线性变换后各点的反射强度特征进行非线性变换；依据变换后的各特征对前景图像的各点进行K-means聚类，获取K-means聚类后的前景图像；依据聚类后的前景图像的各点，提取原始三维全息图像中的对应点，生成去噪后的图像；去除去噪后的图像中的离群点，得到最终图像。本发明兼顾各点空间位置特性和反射强度特性，可有效去除毫米波全息图像中的噪声，降低数据量；同时保证前景图像的连通性，完整地保持了目标的空间几何信息。
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