-
公开(公告)号：CN116563693A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310491245.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级注意力机制的水下图像色彩复原方法，包括以下步骤：获取水下图像；构建生成对抗网络模型，包括设计生成器网络结构同时在编码器‑译码器的浅层加入效果较好的轻量级注意力机制，用来更好地提取水下图像的特征信息，以及包括设计鉴别器网络结构以判别生成水下图像的真假；确定用以更新网络参数的基于均方对数误差计算方法的损失函数；使用训练集对设计好的网络结构进行训练，通过循环迭代不断优化网络，直至输出网络模型，并将测试集输入训练好的网络模型，获得清晰图像。通过本发明所增强的水下图像更符合人眼的观察习惯，在峰值信噪比、结构相似性等水下图像画质评测指标方面均相较于现有深度学习方法有所提升。
-
公开(公告)号：CN117196991A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311224573.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态损失函数U型编解码网络的图像增强方法，涉及图像处理领域，包括：设计U型编解码网络模型，将短曝光S0与Dolp图像作为训练集、对应的长曝光图像作为真值参考，输入网络进行训练；并设计了使用YUV色彩空间的光强与线偏振度多模态损失函数，使用梯度下降算法调整网络参数，直到最大迭代次数，输出网络模型；将短曝光测试集图像输入训练好的网络模型，输出增强图像，与对应真值图像进行对比分析。经本发明改进后的网络模型在彩色偏振图像还原上的峰值信噪比、结构相似度和处理速度得到了提升。
-
公开(公告)号：CN114821347A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110084548.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 南京理工大学 , 南京理工晟奥光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征融合的遥感飞机目标识别方法。该方法为：获取遥感飞机图片，利用标注软件对飞机目标进行标注，构建VOC格式数据集；初始化SSD网络参数；分批次将图片送入SSD网络，提取7种不同尺寸的特征图；设计特征融合机制，每次选取深层、中层、浅层3种不同尺寸的特征图进行融合；针对包括融合后特征图在内的各不同尺寸的特征图，生成不同尺寸的先验框，并调整先验框相对于输入图片的尺寸；计算先验框与真实框之间的匹配系数并划分正负样本，计算loss值并优化网络；将下一批次图片送入SSD网络，循环迭代得到SSD网络模型，完成遥感飞机目标识别。本发明适用于小目标识别，提高了遥感飞机目标识别的精度。
-
公开(公告)号：CN115690164A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211143352.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 南京理工大学 , 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于残差学习的可见光‑红外序列目标跟踪方法，包括：初始化网络参数，对双波段图片序列的首帧进行目标采样，将样本输入包含三条并行分支的特征提取网络，每个分支分别提取可见光、红外、融合图像的特征；将特征图输入注意力模块，计算分层特征的注意力权重，用权重修正每一层的特征图；把最终的特征图送入各自的判别跟踪模块，得到目标跟踪的结果，利用融合分支与单模态分支的竞争、协作关系改进损失函数，根据目标真值框与实际跟踪框的偏差计算各分支的损失，优化网络；输入下一序列的图片，循环迭代得到跟踪网络模型，最终完成可见光——红外目标跟踪。本发明提高了可见光——红外目标跟踪的准确率和成功率。
-
公开(公告)号：CN106780561B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201611260740.4
申请日：2016-12-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，根据RGB与HSI空间的定量转化公式，提出对H分量进行帧间保持的方法；根据有无彩色信息将图像像素点分成两大类，分别对其在HSI空间中的光照敏感分量进行校正与约束，并给出在RGB空间内实行的具体操作方法，从而构建出对光照具有鲁棒性的新色彩空间；将建立的新色彩空间运用于经典视觉跟踪算法。本发明能够使传统跟踪算法保持较高的稳定度和精度，仅对色彩空间进行线性变化，不涉及跟踪算法本身的修改，极大降低了方法整体计算复杂度，同时具备运算复杂度低、实时性好的特点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109990801A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201711473507.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于铅垂线的水平仪装配误差标定方法。首先，将水平仪与相机固定在实验平台上，使三者组成稳定的固连光电测量系统；然后，改变光电测量系统的角度，确保视场中有显著的铅垂线，拍摄多张图像，并记录对应的水平仪倾角数据；接着，采用Hough直线检测算法对拍摄的图像进行处理，提取图像中建筑物的铅垂线，记录铅垂线上的坐标点；最后，利用获得的坐标信息和水平仪读数，实现水平仪装配误差矩阵的标定。该方法克服了传统光电测量系统中水平仪姿态信息缺乏的限制，采用场景中铅垂线在水平状态下拍摄的相机图像平面上应为竖直线的原理，进行系统中水平仪装配误差的标定。
-
公开(公告)号：CN107464264A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610389433.X
申请日：2016-06-02
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G01S19/42
Abstract: 本发明提出一种基于GPS的相机参数标定方法，通过GPS接收天线获取GPS接收天线质心在GPS导航坐标系中的经度、纬度和高度坐标，同时用相机采集GPS接收天线在不同位置的图像；根据GPS导航坐标系与世界坐标系之间的关系进行坐标转换，获得GPS接收天线质心在世界坐标系中的坐标，并采用Harris角点检测算法获得GPS接收天线质心在图像中的坐标；根据相机成像模型求解出相机参数矩阵。本发明在标定过程中，使用GPS的精确坐标代替标定模板，避免了由于标定模板精度不高而引起的标定误差，从而提高了标定精度。
-
公开(公告)号：CN106991657A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710173550.7
申请日：2017-03-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于FPGA的红外小目标检测方法及系统，使用Full模式下的Cameralink相机采集红外图像并将采集到的红外图像视频数据发送给Cameralink视频接收系统；Cameralink视频接收系统将接收到的红外图像视频数据实时送入FPGA主芯片；在FPGA主芯片中，对红外图像视频数据进行中值滤波处理，然后使用Robinson滤波器对小目标进行检测，最后使用腐蚀膨胀方法对检测出的小目标进行形态学处理。本发明通过将FPGA硬件平台上采集到的红外图像利用算法的硬件移植来实现复杂背景下的运动目标的检测。
-
公开(公告)号：CN109990801B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201711473507.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于铅垂线的水平仪装配误差标定方法。首先，将水平仪与相机固定在实验平台上，使三者组成稳定的固连光电测量系统；然后，改变光电测量系统的角度，确保视场中有显著的铅垂线，拍摄多张图像，并记录对应的水平仪倾角数据；接着，采用Hough直线检测算法对拍摄的图像进行处理，提取图像中建筑物的铅垂线，记录铅垂线上的坐标点；最后，利用获得的坐标信息和水平仪读数，实现水平仪装配误差矩阵的标定。该方法克服了传统光电测量系统中水平仪姿态信息缺乏的限制，采用场景中铅垂线在水平状态下拍摄的相机图像平面上应为竖直线的原理，进行系统中水平仪装配误差的标定。
-
公开(公告)号：CN107680120B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201710792936.6
申请日：2017-09-05
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 任侃 , 张晓敏 , 顾国华 , 钱惟贤 , 陈钱 , 路东明 , 顾烨怡 , 朱宇遥 , 万敏杰 , 隋修宝 , 何伟基 , 孟思岐 , 王佳佳 , 王佳节 , 过玲钰 , 杨诗怡
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示和转移受限粒子滤波的红外小目标跟踪方法，首先引入一个表征正常目标区域和表征噪声背景离群区域的遮挡二值指示向量，结合目标字典模板，建立红外小目标的稀疏表示模型；然后，通过显著性检测提取红外图像高频区域，作为粒子滤波模型状态转移过程中的先验信息，在此限制下进行目标状态预测和粒子采样；最后，建立了基于目标样本粒子稀疏重构误差差异性的粒子滤波观测模型，并结合在线模板更新策略实现对目标状态的估计与跟踪。本发明增强了随机粒子的状态估计能力，提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪准确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.02 seconds)
