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公开(公告)号：CN108090888B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201810007446.5
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉注意模型的红外图像和可见光图像的融合检测方法。该方法包括：对采集到的红外图像和可见光图像分别进行预处理；基于人眼的视觉注意模型，从预处理后的红外图像和可见光图像中提取出兴趣目标；以预处理后的可见光图像为背景，将对应的预处理后的红外图像与作为背景的可见光图像进行灰度图像融合，得到灰度融合图像；对灰度融合图像进行所述兴趣目标的伪彩色映射标注，得到并输出目标伪彩色融合图像。应用本发明可以解决现有技术中的感兴趣的目标在融合图像中被弱化的问题，大大提高对兴趣目标的检测与识别的准确性和可靠性，降低目标识别的难度。
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公开(公告)号：CN111709892A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010542938.1
申请日：2020-06-15
Applicant: 北京环境特性研究所 , 北京理工大学 , 中国人民解放军63921部队
Abstract: 本发明涉及一种空间目标湍流退化图像快速盲复原方法及装置，该方法包括以下步骤：获取空间目标湍流退化图像；基于退化图像的频谱特征求解大气湍流光学传递函数的参数值；根据大气湍流光学传递函数和获取的空间目标湍流退化图像，利用维纳滤波复原方法，得到初步复原图像；利用截断全变分法增强初步复原图像的边界，得到复原增强图像。本发明充分利用空间目标湍流退化图像的频谱特征，高效估计了图像模糊的大气湍流光学传递函数，并利用维纳滤波进行了快速盲复原，且对初步复原结果进一步增强，无需大量的迭代算法，复原目标边界更加清晰，解决了现有复原算法对空间目标湍流退化图像的适用性不强和计算效率低的问题。
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公开(公告)号：CN108090888A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810007446.5
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉注意模型的红外图像和可见光图像的融合检测方法。该方法包括：对采集到的红外图像和可见光图像分别进行预处理；基于人眼的视觉注意模型，从预处理后的红外图像和可见光图像中提取出兴趣目标；以预处理后的可见光图像为背景，将对应的预处理后的红外图像与作为背景的可见光图像进行灰度图像融合，得到灰度融合图像；对灰度融合图像进行所述兴趣目标的伪彩色映射标注，得到并输出目标伪彩色融合图像。应用本发明可以解决现有技术中的感兴趣的目标在融合图像中被弱化的问题，大大提高对兴趣目标的检测与识别的准确性和可靠性，降低目标识别的难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111709892B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010542938.1
申请日：2020-06-15
Applicant: 北京环境特性研究所 , 北京理工大学 , 中国人民解放军63921部队
Abstract: 本发明涉及一种空间目标湍流退化图像快速盲复原方法及装置，该方法包括以下步骤：获取空间目标湍流退化图像；基于退化图像的频谱特征求解大气湍流光学传递函数的参数值；根据大气湍流光学传递函数和获取的空间目标湍流退化图像，利用维纳滤波复原方法，得到初步复原图像；利用截断全变分法增强初步复原图像的边界，得到复原增强图像。本发明充分利用空间目标湍流退化图像的频谱特征，高效估计了图像模糊的大气湍流光学传递函数，并利用维纳滤波进行了快速盲复原，且对初步复原结果进一步增强，无需大量的迭代算法，复原目标边界更加清晰，解决了现有复原算法对空间目标湍流退化图像的适用性不强和计算效率低的问题。
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公开(公告)号：CN108681710A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810471040.2
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供了一种基于宽波段‑高光谱红外图像融合方法的海天背景下舰船识别方法及装置，涉及物体识别的技术领域，该物体识别方法包括：获取第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像是待识别景象在空间上配准后的高光谱红外图像和宽波段红外图像；从第一图像中提取高光谱红外图像的光谱特征，并从第二图像中提取宽波段红外图像的红外特征；基于D‑S证据推理方法对光谱特征和红外特征进行融合，得到待识别景象的第一识别结果。本发明缓解了现有舰船检测技术无法快速获得高精度识别结果的技术问题。
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公开(公告)号：CN108717689B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810471187.1
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置，涉及舰船检测技术领域，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将第一图像和第二图像分别采用小波‑Contourlet变换得到两个图像组，图像组中包括第一图像或第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个图像组中的同一层分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；重构四个融合图像层得到待检测景象的拍摄图像。中长波红外图像的融合增强捕获待检测景象的实时性和机动性，缓解现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN108717689A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810471187.1
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置，涉及舰船检测技术领域，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将第一图像和第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，图像组中包括第一图像或第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个图像组中的同一层分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；重构四个融合图像层得到待检测景象的拍摄图像。中长波红外图像的融合增强捕获待检测景象的实时性和机动性，缓解现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN108681710B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810471040.2
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供了一种基于宽波段‑高光谱红外图像融合方法的海天背景下舰船识别方法及装置，涉及物体识别的技术领域，该物体识别方法包括：获取第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像是待识别景象在空间上配准后的高光谱红外图像和宽波段红外图像；从第一图像中提取高光谱红外图像的光谱特征，并从第二图像中提取宽波段红外图像的红外特征；基于D‑S证据推理方法对光谱特征和红外特征进行融合，得到待识别景象的第一识别结果。本发明缓解了现有舰船检测技术无法快速获得高精度识别结果的技术问题。
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