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公开(公告)号：CN104933415B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510355499.2
申请日：2015-06-25
Applicant: 华中科技大学 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 一种实时可见光遥感影像云区检测方法，属于图像数据处理方法；本发明包括原始影像子块划分，然后快速提取各个子块的特征，最后通过对各个子块特征的二分类完成云区检测。针对云区无方向性的特点，本发明提出用单方向各向异性高斯滤波器组来实施滤波操作。为了避免大尺度二维卷积运算的复杂度，单方向的各向异性高斯滤波操作是通过行、列拆分的无限冲激响应滤波器来实现的。为了降低视觉单词直方图特征生成过程中视觉单词查询复杂度，视觉单词首先通过主成分分析来进行特征降维，然后进行查询，该降维查询策略既可以保证查询精度，又能大大降低查询复杂度，本方法可以满足星上实时云区检测要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933415A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510355499.2
申请日：2015-06-25
Applicant: 华中科技大学 , 北京空间飞行器总体设计部
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6223 , G06K9/6269 , G06K2009/00644
Abstract: 一种实时可见光遥感影像云区检测方法，属于图像数据处理方法；本发明包括原始影像子块划分，然后快速提取各个子块的特征，最后通过对各个子块特征的二分类完成云区检测。针对云区无方向性的特点，本发明提出用单方向各向异性高斯滤波器组来实施滤波操作。为了避免大尺度二维卷积运算的复杂度，单方向的各向异性高斯滤波操作是通过行、列拆分的无限冲激响应滤波器来实现的。为了降低视觉单词直方图特征生成过程中视觉单词查询复杂度，视觉单词首先通过主成分分析来进行特征降维，然后进行查询，该降维查询策略既可以保证查询精度，又能大大降低查询复杂度，本方法可以满足星上实时云区检测要求。
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公开(公告)号：CN103152566B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310057001.5
申请日：2013-02-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/51 , H04N19/527 , H04N19/86
Abstract: 本发明公开了一种视频帧率提升方法，包括：读入视频，设置计数器i=1，并计算视频的第i帧作为当前帧、当前帧的下一帧中所有像素点的梯度值，将第i帧和第i+1帧中所有像素点的梯度值作为像素值，重新构建第i帧和第i+1帧的像素点集合以形成重新构建的第i帧和第i+1帧，对重新构建的第i帧和第i+1帧进行基于预测的双向分层运动估计，以得到前向运动矢量场和后向运动矢量场，根据前向运动矢量场和后向运动矢量场，并采用双线性插值法计算出第i帧和第i+1帧中每个像素的运动矢量，并对第i帧中像素做遮挡判断。相对于现有的视频帧率提升方法，本发明减小了视频本身质量对运动估计准确性的影响，解决了分块过大带来的问题，并使得双线性插值的结果更精确。
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公开(公告)号：CN103164693B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310043922.6
申请日：2013-02-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于视频图像数据处理领域，公开了一种监控视频行人检测匹配方法，包括视频行人目标检测步骤；帧间同目标关联步骤；目标序列及待匹配目标特征提取步骤；特征相似度计算步骤和目标匹配判别步骤。由于相邻帧间行人目标不会有太大的位移，本发明使用被检测出的行人的位置信息对序列连续帧中的同一目标进行关联得到目标序列；目标序列特征提取的方法一是提取目标序列多帧的灰度直方图特征，一是目标序列的PCA模板，由于都采用了多帧的信息，相对于单帧目标匹配有更好的稳定性和匹配精度；匹配判别方法利用迭代特征融合这两个特征的相似度来做出判断，得出匹配结果。
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公开(公告)号：CN103152566A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310057001.5
申请日：2013-02-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种视频帧率提升方法，包括：读入视频，设置计数器i=1，并计算视频的第i帧作为当前帧、当前帧的下一帧中所有像素点的梯度值，将第i帧和第i+1帧中所有像素点的梯度值作为像素值，重新构建第i帧和第i+1帧的像素点集合以形成重新构建的第i帧和第i+1帧，对重新构建的第i帧和第i+1帧进行基于预测的双向分层运动估计，以得到前向运动矢量场和后向运动矢量场，根据前向运动矢量场和后向运动矢量场，并采用双线性插值法计算出第i帧和第i+1帧中每个像素的运动矢量，并对第i帧中像素做遮挡判断。相对于现有的视频帧率提升方法，本发明减小了视频本身质量对运动估计准确性的影响，解决了分块过大带来的问题，并使得双线性插值的结果更精确。
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公开(公告)号：CN103164693A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310043922.6
申请日：2013-02-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于视频图像数据处理领域，公开了一种监控视频行人检测匹配方法，包括视频行人目标检测步骤；帧间同目标关联步骤；目标序列及待匹配目标特征提取步骤；特征相似度计算步骤和目标匹配判别步骤。由于相邻帧间行人目标不会有太大的位移，本发明使用被检测出的行人的位置信息对序列连续帧中的同一目标进行关联得到目标序列；目标序列特征提取的方法一是提取目标序列多帧的灰度直方图特征，一是目标序列的PCA模板，由于都采用了多帧的信息，相对于单帧目标匹配有更好的稳定性和匹配精度；匹配判别方法利用迭代特征融合这两个特征的相似度来做出判断，得出匹配结果。
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