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公开(公告)号：CN116863019A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310721615.2
申请日：2023-06-16
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: G06T11/00 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于生成对抗网络的背景生成方法，属于图像场景生成领域；具体为：首先，搭建特征提取网络，并随机输入图像进行训练；针对图像Input_A和Input_B，搭建循环生成对抗网络分别生成两个图像的图像域A和B；然后，将图像Input_A和Input_B分别输入训练好的特征提取网络中，计算这两个图像符合图像域A或图像域B的对应每个特征层的权重ωi；最后，利用图像Input_A/Input_B在图像域的每个特征层的权重ωi，计算图像域特征的热力图，并输入循环生成对抗网络中，生成图像域B/A的图像，作为新生成的图像背景。本发明提升了背景生成之后图像的质量，为了提高场景图像域的区分度，加入了图像分类器模块作为预训练，对图像的细节处理更加精细。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114859968A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210449457.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多波段伪装特征数据采集的航线规划方法，属于无人机航线规划技术领域。首先根据无人机和搭载相机的类型分别进行航线规划，搭载可见光或红外相机的多旋翼无人机考虑不同天气情况对无人机采集照片分辨率的影响，调整无人机的飞行高度，并对所有目标进行绕飞，并得到最优绕飞顺序。搭载合成孔径雷达的固定翼无人机分别对目标区域进行多视角航线规划和全覆盖航线规划。对上述两种无人机的航线分别进行坐标的转化，得到无人机航点的经纬度坐标，最终得到航线文件，规划出无人机的飞行航线。本发明考虑了多种天气因素，使得无人机在复杂天气环境下能够采集到质量更好的伪装特征数据。
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公开(公告)号：CN114859968B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210449457.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多波段伪装特征数据采集的航线规划方法，属于无人机航线规划技术领域。首先根据无人机和搭载相机的类型分别进行航线规划，搭载可见光或红外相机的多旋翼无人机考虑不同天气情况对无人机采集照片分辨率的影响，调整无人机的飞行高度，并对所有目标进行绕飞，并得到最优绕飞顺序。搭载合成孔径雷达的固定翼无人机分别对目标区域进行多视角航线规划和全覆盖航线规划。对上述两种无人机的航线分别进行坐标的转化，得到无人机航点的经纬度坐标，最终得到航线文件，规划出无人机的飞行航线。本发明考虑了多种天气因素，使得无人机在复杂天气环境下能够采集到质量更好的伪装特征数据。
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公开(公告)号：CN116934586A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310531567.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于预处理的高光谱图像超分辨率重建方法，属于视觉图像处理领域，具体为：首先，提取可见光RGB图像Z多层次的特征Z'；然后，迭代高光谱图像Y，上下采样预处理，得到Yn；将特征Z'通过SE模块，再与Yn拼接，通过两次SE模块和3×3的卷积，得到融合后的高分辨率高光谱图像X；再次降采样，分别得到低分辨率的高光谱图像和可见光图像，与原始的图像相减，得到两个图像残差分别执行特征提取和上下采样预处理；并重复执行融合，得到高分辨率高光谱图像X1；最后，将图像X1重复迭代三次，得到融合后的高分辨率高光谱图像Xn；与上一次生成的高分辨率高光谱图像前后拼接，再进行卷积得到重建的超分辨率的高光谱图像。本发明提高了重建后的光谱分辨率。
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公开(公告)号：CN117115214A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310875072.X
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明提出一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法，属于视觉图像处理领域；具体为：首先，分别提取待配准的多源遥感图像和参考图像各自的特征点；对每个特征点通过改进的PIIFD描述符进行特征描述，得到各特征点对应的特征描述符向量；然后，采用BBF方法，利用特征描述符向量进行双向初始匹配，并利用特征主方向和RANSAC法对错误的匹配进行剔除，得到精匹配点对；根据变换方式的不同选择对应数量的精匹配点对进行变换矩阵的计算，并用最小二乘法优化变换矩阵的参数；最后，将优化了参数的变换矩阵与待配准图像进行相乘，得到最终配准结果。本发明解决了多尺度图像难以配准的问题，在匹配数量以及配准精度上都具有一定优势，实用性较强。
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公开(公告)号：CN117036744A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310416628.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明提出一种基于迭代匹配思路的特征匹配方法，属于视觉图像处理领域；具体是首先，将需要进行匹配的两张原始图像进行特征提取，得到特征点与描述子；然后，利用描述子计算特征点之间的匹配得分构建相似度得分矩阵；并利用Sinkhorn算法优化得出匹配关系分布矩阵；接着，从匹配关系分布矩阵中得出匹配关系概率分布，通过NMS非极大值抑制法，选出各组彼此不相邻的匹配特征点，将其概率标记为0；最后，判段匹配特征点对的数量是否满足要求，如果是，输出匹配结果；否则，对每个特征点重新生成新的描述子，并返回构建似度得分矩阵，通过降低非极大值抑制半径，得到新的匹配特征点。本发明在极大降低注意力机制运算开销的同时保证了匹配质量的不受影响。
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