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公开(公告)号：CN112866556A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911191686.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种基于陀螺仪和特征点匹配的稳像方法及系统，方法包括以下步骤：利用视频采集设备采集视频图像序列，同时利用陀螺仪记录视频采集设备的角速度；对采集到的角速度数据进行滤波处理；基于滤波处理后的角速度数据，对视频图像序列进行初步稳像处理；利用特征点匹配法对初步稳像处理后的视频图像序列进行进一步稳像处理；对上一步稳像处理后的视频图像序列进行拼接处理，获得最终稳像后的视频图像序列。系统包括采集模块、预处理模块、初步稳像模块、二次稳像模块以及后处理模块，以实现上述方法。本发明结合陀螺仪和特征点匹配，能实现对红外视频序列的精准、快速稳像，降低了红外视频序列后续处理的难度。
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公开(公告)号：CN110740257A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910968885.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高速高清CMOS成像系统及其成像方法，包括CMOS传感器用于采集可见光图像并进行数模转换；FPGA控制单元接收图像数据并进行数据处理；使用CoaXPress接口及其相应驱动芯片，对处理过的图像数据进行传输；和电源供电单元。本发明解决了现有的高速相机视频数据无法实时传输的问题，实现了1000帧/秒工作速度，采用的CMOS芯片实现了1280*1024图像分辨率，数据位深为8Bits的高速图像传输，增加了数据传输带宽；采用DC-DC电源和LDO电源供电，系统噪声小，功耗低，成像质量好；采用CoaXPress接口传输图像数据，可实现1000帧/秒的实时图像显示。此外，本系统还可以通过上位机配置CMOS探测器工作模式等参数，操作简单，使用方便。
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公开(公告)号：CN110223241A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910372164.X
申请日：2019-05-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分块统计的直方图均衡方法，其步骤包括：首先对输入图像进行平均分块，切分成M*N块子图像；然后对每块子图像分别进行直方图统计，统计时设定判断条件，对均匀场景和丰富场景进行不同的直方图统计，得到直方图映射函数；再将原图像的像素按照所在位置与邻近块的直方图映射函数值进行双线性插值得到最终映射值。本发明可以明显增强图像的对比度并且抑制均匀区域的噪声，改善图像质量。
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公开(公告)号：CN110211056A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910372187.0
申请日：2019-05-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部中值直方图的自适应红外图像去条纹算法，通过计算滑动窗口内场景复杂度，找出原始红外图像中每一列与相邻列场景变化最小的窗口。计算该窗口所有列的累积直方图，得到窗口中心列的中值直方图，根据中值直方图计算出窗口中心列的各个像素校正后的灰度值，用原始灰度值均值减去校正后的灰度值均值就可以得到该列的条纹值。将整列都减去条纹值即为该列最终输出的灰度值。本发明通过滑动窗口找到图像中场景变化不明显的区域，校正效果不受场景影响，可以消除传统中值直方图均衡去条纹算法中图像场景变化剧烈时引入新的噪声的问题。
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公开(公告)号：CN110211056B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910372187.0
申请日：2019-05-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部中值直方图的自适应红外图像去条纹算法，通过计算滑动窗口内场景复杂度，找出原始红外图像中每一列与相邻列场景变化最小的窗口。计算该窗口所有列的累积直方图，得到窗口中心列的中值直方图，根据中值直方图计算出窗口中心列的各个像素校正后的灰度值，用原始灰度值均值减去校正后的灰度值均值就可以得到该列的条纹值。将整列都减去条纹值即为该列最终输出的灰度值。本发明通过滑动窗口找到图像中场景变化不明显的区域，校正效果不受场景影响，可以消除传统中值直方图均衡去条纹算法中图像场景变化剧烈时引入新的噪声的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114092339B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210076937.1
申请日：2022-01-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨帧自注意力变换网络的时空视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：采集连续图片序列，将其进行双三次插值降采样，并删除偶数帧，构成训练集；构建基于跨帧自注意力变换的时空视频超分辨率重建网络；利用训练集对基于跨帧自注意力变换网络进行训练；将低分辨率低帧率的连续图片序列输入所述训练完成的基于跨帧自注意力变换网络，获得高帧率高分辨率的连续图片序列。本发明能够通过一个端对端的神经网络同时实现空间和时间尺度的超分辨率，有效提高了对时空特征信息的利用，能够产生高帧率高分辨率的视频超分辨率重建效果。
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公开(公告)号：CN109510998B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201811573718.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京理工大学 , 南京理工晟奥光电科技有限公司
IPC: H04N21/231 , H04N21/218 , H04N21/266 , H04N21/438 , H04N21/643 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种获取未压缩的网络摄像头原始数据的方法，在服务端摄像头获取数据后，直接将数据保存为二进制文件，并将文件复制到web服务器的根目录下；在客户端使用HTTP库函数获取二进制文件，并根据需要处理所获得的文件。本发明有效的避免了图像数据在传输过程中因压缩而产生的损失，提供了精确的数据；操作集成在后台，提供便捷的API为后来者使用。
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公开(公告)号：CN109743608A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811573041.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京理工大学 , 南京理工晟奥光电科技有限公司
IPC: H04N21/43 , H04N21/4402 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种易扩充性红外视频图像处理算法实现准确性的验证系统，它能够将红外探测器输出的原始视频和硬件处理后的视频输入到上位机，通过软件对原始视频进行仿真，再在对比模块对仿真后的视频和硬件处理后的视频逐帧作对应像素点差，根据实际指标判断硬件处理算法移植是否合格。本发明通过千兆网高速传输数据，实现了实时对比。并且通过对对比结果的量化处理，排除了由人眼判定带来的主观因素，使得对硬件算法移植准确性有了更为稳定可观精确的判断标准。本发明形成了高效的对比手段。在硬件端形成了兼容性良好的硬件视频编码接口，在上位机仿真模块实现了动态调用对比算法，避免每次改动算法就必须重新编译程序繁琐和时间精力浪费。
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公开(公告)号：CN114092339A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210076937.1
申请日：2022-01-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨帧自注意力变换网络的时空视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：采集连续图片序列，将其进行双三次插值降采样，并删除偶数帧，构成训练集；构建基于跨帧自注意力变换的时空视频超分辨率重建网络；利用训练集对基于跨帧自注意力变换网络进行训练；将低分辨率低帧率的连续图片序列输入所述训练完成的基于跨帧自注意力变换网络，获得高帧率高分辨率的连续图片序列。本发明能够通过一个端对端的神经网络同时实现空间和时间尺度的超分辨率，有效提高了对时空特征信息的利用，能够产生高帧率高分辨率的视频超分辨率重建效果。
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公开(公告)号：CN109510998A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811573718.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京理工大学 , 南京理工晟奥光电科技有限公司
IPC: H04N21/231 , H04N21/218 , H04N21/266 , H04N21/438 , H04N21/643 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种获取未压缩的网络摄像头原始数据的方法，在服务端摄像头获取数据后，直接将数据保存为二进制文件，并将文件复制到web服务器的根目录下；在客户端使用HTTP库函数获取二进制文件，并根据需要处理所获得的文件。本发明有效的避免了图像数据在传输过程中因压缩而产生的损失，提供了精确的数据；操作集成在后台，提供便捷的API为后来者使用。
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