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公开(公告)号：CN116385502B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310242223.8
申请日：2023-03-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对相对位置固定的红外可见光双目成像应用场景，提出了一种几何约束下基于区域搜索图像配准方法。首先利用相机标定信息进行立体校正，使红外可见光二者处于同一高度之上，接着利用相位一致性计算鲁棒的边缘图，在边缘图的基础上，提出两阶段同名特征点搜索方法完成精确高效红外可见光图像配准。通过与其他算法在不同场景上的数据进行实验，结果表明相较于其他异源图像配准算法，本发明方法能够适用于红外可见光双目成像的配准，在不同场景的图像都保证了特征点匹配数量和配准效果，并且能很好适应弱光环境下的图像配准工作，相对于其他算法取得了明显的优势。
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公开(公告)号：CN113205494B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110457402.4
申请日：2021-04-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应尺度图像块加权差异测量的红外弱小目标检测方法和系统，属于图像目标检测技术领域。本发明的主要目的是解决传统红外弱小目标检测方法中存在的目标增强能力差和杂波抑制能力差的问题，从而提高目标检测中的检测率并降低虚警率。实现的技术方案是：1)利用Sobel边缘滤波算子获取原红外图像对应的边缘图像；2)根据边缘图像计算以单个像素位置为中心的红外小目标的尺寸信息；3)根据获得的尺寸信息计算自适应尺度图像块的加权差异；4)利用自适应阈值分割提取目标，完成目标检测。该方法充分利用红外弱小目标与背景间存在局部对比度差异的特点，能有效地增强目标并抑制背景杂波，提高红外弱小目标检测的性能。
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公开(公告)号：CN113706406A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110916568.8
申请日：2021-08-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于特征空间多分类对抗机制的红外可见光图像融合方法。本发明所提出的方法引入空间注意力机制，同时使用密集连接和残差连接来构建高性能编码器网络实现特征提取；引入通道注意力机制，同时使用多尺度卷积来构建高性能译码器网络实现图像重建。将融合策略网络化，引入多分类生成对抗机制使融合特征同时符合红外与可见光两种模态的概率分布，从而构建高性能的深度融合策略。最终的红外与可见光图像融合网络由训练好的编码器、特征融合网络以及译码器级联而成，生成高质量的融合结果。相较于现存方法，本发明所提出的方法可解释性好、融合速度快、适用范围广。
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公开(公告)号：CN119090719A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411059953.5
申请日：2024-08-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本发明涉及图像处理技术，具体涉及一种基于频内相关性的红外光场图像超分辨率方法及设备，该方法提出IRLF FSR网络中，SAI分解为高频和低频分量，以解耦非均匀噪声和结构；再通过频率内单元和频率间单元来学习这些高、低频分量之间的相关性。频率内单元对相邻像素的依赖性进行建模，以粗略地帮助重建结构并抑制非均匀噪声，而频率间单元用于学习两个频率分量之间的内容相关性，帮助重建精细授权的结构并抑制残余噪声。在两个单元中，嵌入了三重注意力机制，以充分利用空间、角度和频率信息，通过自我注意力联合建模空间角度、空间频率和角频率相关性。该方法解决了非均匀噪声和结构耦合引起的过平滑和伪影问题，结构更清晰，伪影更少。
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公开(公告)号：CN113706407B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110921055.6
申请日：2021-08-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于分离表征的红外可见光图像融合方法。本发明设计了基于神经网络的分离表征以将源图像客观地分解为共有信息和特有信息，对分解出的两部分分别使用特定的融合策略；设计了权重编码器以分解出特有信息为输入，以融合图像的客观定量指标为损失函数优化编码器的参数，依据特有信息自适应地生成对应的通道权级。本发明提出的方法域领先水平的红外与可见光算法相比，具有更丰富的场景信息、更强的对比度，视觉效果也更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385502A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310242223.8
申请日：2023-03-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对相对位置固定的红外可见光双目成像应用场景，提出了一种几何约束下基于区域搜索图像配准方法。首先利用相机标定信息进行立体校正，使红外可见光二者处于同一高度之上，接着利用相位一致性计算鲁棒的边缘图，在边缘图的基础上，提出两阶段同名特征点搜索方法完成精确高效红外可见光图像配准。通过与其他算法在不同场景上的数据进行实验，结果表明相较于其他异源图像配准算法，本发明方法能够适用于红外可见光双目成像的配准，在不同场景的图像都保证了特征点匹配数量和配准效果，并且能很好适应弱光环境下的图像配准工作，相对于其他算法取得了明显的优势。
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公开(公告)号：CN113343966B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110501891.9
申请日：2021-05-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/143 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像文本描述生成方法，包括以下步骤：1)采集n对分辨率大小和场景相同的红外与可见光图像，构建成数据集，对数据集中的每个样本进行人工文本描述，生成多条不同的描述文本；2)，构建红外与可见光图像文本描述生成网络，包括红外与可见光图像特征提取的编码模型、由前馈神经网络构成的特征融合模型，以及加性多头注意力机制的图像特征解码模型；3)训练文本描述生成网络；4)将测试图像对输入到训练好的文本描述生成网络，输出其对应的描述文本。本发明方法可有效利用红外图像和可见光图像提供的互补视觉特征，弥补了传统单光算法遗漏关键目标实体和场景描述不充分的不足。
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公开(公告)号：CN118366184A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410313171.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06V10/764 , G01G17/08
Abstract: 本申请公开了猪只体重估算方法、装置。本方法利用多模态实例分割模型提取出猪只体尺像素信息，对猪只图像进行先验标定得到先验标定模板，将猪只体尺像素信息和先验标定模板输入支持向量回归模型以训练，以基于训练后模型得到猪只体重估算结果，由此精准地估算猪只体重。本方法具有高效、准确、可靠等优点。
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公开(公告)号：CN113706407A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110921055.6
申请日：2021-08-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于分离表征的红外可见光图像融合方法。本发明设计了基于神经网络的分离表征以将源图像客观地分解为共有信息和特有信息，对分解出的两部分分别使用特定的融合策略；设计了权重编码器以分解出特有信息为输入，以融合图像的客观定量指标为损失函数优化编码器的参数，依据特有信息自适应地生成对应的通道权级。本发明提出的方法域领先水平的红外与可见光算法相比，具有更丰富的场景信息、更强的对比度，视觉效果也更好。
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公开(公告)号：CN113343966A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110501891.9
申请日：2021-05-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像文本描述生成方法，包括以下步骤：1)采集n对分辨率大小和场景相同的红外与可见光图像，构建成数据集，对数据集中的每个样本进行人工文本描述，生成多条不同的描述文本；2)，构建红外与可见光图像文本描述生成网络，包括红外与可见光图像特征提取的编码模型、由前馈神经网络构成的特征融合模型，以及加性多头注意力机制的图像特征解码模型；3)训练文本描述生成网络；4)将测试图像对输入到训练好的文本描述生成网络，输出其对应的描述文本。本发明方法可有效利用红外图像和可见光图像提供的互补视觉特征，弥补了传统单光算法遗漏关键目标实体和场景描述不充分的不足。
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