公开(公告)号：CN115022635A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210605495.5

申请日：2022-05-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵岩 ,  李灵珊 ,  王世刚 ,  王学军

IPC: H04N19/119 ,  H04N19/147 ,  H04N19/94

Abstract: 基于目标检测的星图压缩方法，属于图像处理领域，解决了现有星图编码方法存在的目标检测精度低、图像压缩效率与图像局部细节保留难以权衡的问题。该方法包括：将星图划分为多个像素大小相同的子图像，作为一级编码单元；采用最大类间方差法对多个一级编码单元分别进行自适应阈值目标检测；同时统计检测点周围八邻域内被划分为目标区域和背景区域的像素点数量；根据自适应阈值目标检测结果进行编码单元的细化分；采用自适应量化参数的方法对细化分后的编码单元进行压缩编码。本发明通过自适应阈值目标检测，提高了检测精度；在同等压缩率下，由本发明编解码后图像局部的细节保留效果更好，峰值信噪比更高。

公开(公告)号：CN112801141A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110022206.4

申请日：2021-01-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵岩 ,  林建宇 ,  李灵珊 ,  王世刚 ,  王学军

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T7/13

Abstract: 基于模板匹配和孪生神经网络优化的异源图像匹配方法，属于计算机图像处理领域，解决了目前异源图像匹配存在的困难及Sobel算子进行特征提取时存在的轮廓边缘较粗、定位精度不高的问题。该方法包括：SAR图像预处理；图像半像素处理；基于Sobel算子的素描图像转换；模板匹配；孪生神经网络精匹配。本发明适用于基于模板匹配对两幅相同区域场景的不同大小的异源图像进行匹配的图像处理操作。本发明在模板匹配的过程中，将异源图像进行了基于Sobel算子的素描图像转换，增强了匹配效果，且后续应用改进的孪生神经网络进行精匹配，使得异源图像匹配效果更好，匹配精度更高。

公开(公告)号：CN112801141B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202110022206.4

申请日：2021-01-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵岩 ,  林建宇 ,  李灵珊 ,  王世刚 ,  王学军

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T7/13

Abstract: 基于模板匹配和孪生神经网络优化的异源图像匹配方法，属于计算机图像处理领域，解决了目前异源图像匹配存在的困难及Sobel算子进行特征提取时存在的轮廓边缘较粗、定位精度不高的问题。该方法包括：SAR图像预处理；图像半像素处理；基于Sobel算子的素描图像转换；模板匹配；孪生神经网络精匹配。本发明适用于基于模板匹配对两幅相同区域场景的不同大小的异源图像进行匹配的图像处理操作。本发明在模板匹配的过程中，将异源图像进行了基于Sobel算子的素描图像转换，增强了匹配效果，且后续应用改进的孪生神经网络进行精匹配，使得异源图像匹配效果更好，匹配精度更高。