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公开(公告)号：CN110211070B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910486062.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部极值的低照度彩色图像增强方法，涉及彩色图像增强方法领域；其包括步骤1：将原始彩色图像由RGB空间转换到YUV空间，提取YUV空间的强度通道Y作为灰度图像I；步骤2：利用核逐渐增大的局部极值滤波器对灰度图像I进行迭代滤波，将滤波结果作为图像的照度分量L；步骤3：根据照度分量L从灰度图像I中分离出反射分量R；步骤4：对照度分量L进行伽马变换，再将其和反射分量R进行重构，得到增强后的图像；本发明利用核逐渐增大的局部极值滤波器对灰度图像进行迭代滤波，解决现有方法导致增强图像的高亮度区域细节丢失、低亮度区域对比度增强不够的问题，提高增强后的图像颜色保真度、暗区细节的清晰度和细节信息丰富度。
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公开(公告)号：CN107133610B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710405037.6
申请日：2017-06-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂路况下行车流量视觉检测与计数方法，解决基于视觉的检测方法统计运动目标面积进行车流量计数，在汽车、行人、非机动混杂的复杂道路下，计数的准确率极低，且受图像质量影响较大的问题，属于机器视觉技术领域。本发明包括设置初始信息；循环读取视频图像，利用MSRCR算法同时实现光照均衡和颜色平衡；利用AdaptiveMedian算法进行背景建模，提取运动前景；对前景进行开运算，去除噪声的同时，分离粘连的运动目标；查找轮廓并计算面积，若面积小于阈值，则填充该轮廓；利用Haar特征和AdaBoost分类器，用于识别前景中的车辆；识别每帧前景的车辆，并记录其位置。本发明用于精确提取复杂路况下的运动目标，并特定识别其中车辆，统计实时采集视频中车辆数目。
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公开(公告)号：CN109934815A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910202771.1
申请日：2019-03-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合ATV约束的张量恢复红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：构建原始图像的三阶张量；步骤2：构建原始图像的先验信息权重张量；步骤3：利用张量logDet函数和张量l1范数，结合ATV约束，构建目标函数，将三阶张量和先验信息权重张量输入目标函数，利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明克服现有方法易受背景边缘和噪声的影响导致红外弱小目标检测中虚警率高的问题和核范数引起的局部最优性问题，提了高目标检测和背景抑制能力，提高了目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109886980A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910159588.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域强度纹理编码的红外图像卷云检测方法，涉及红外图像处理技术领域，本发明首先创建滑动窗口遍历红外图像像素点，使用邻域强度编码的方法对红外图像进行纹理编码，生成纹理图像，再基于局域概率分布大致确定疑似点区域坐标，之后使用区域生长聚合虚警源像素，最后使用邻域统计方法去噪，最终获得检测结果。本发明解决了目前红外成像技术难以对卷云进行准确检测，以及检测精度低，检测结果模糊的问题，具有准确地聚合虚警源像素区域的优点。
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公开(公告)号：CN109829423A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910089770.0
申请日：2019-01-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结冰湖泊红外成像检测方法，涉及遥感及红外图像处理技术领域，本发明在获取红外虚警源图像后，首先采用简单线性迭代聚类方法对图像进行超像素分割，再利用超像素中心的像素灰度值代替整个超像素的像素灰度值，然后分别采用基于全局和局部的对比度方法计算显著性图，之后对得到的基于全局和局部的显著图进行加权融合，最后采用自适应阈值方法完成湖泊虚警源的分割，确定湖泊虚警源的位置，输出最终检测结果；本发明填充了现有红外湖泊虚警源检测方向的空白，解决了红外湖泊虚警源的准确以及高效检测问题，具有准确高效的实现红外湖泊虚警源检测的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447073A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811326615.8
申请日：2018-11-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于张量鲁棒主成分分析的红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：遍历原始图像构建三阶张量；步骤2：计算原始图像的二阶结构张量，并构建结构权重张量；步骤3：利用张量鲁棒主成分分析构建目标函数，将三阶张量和结构权重张量输入目标函数，利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明解决了现有方法中采用的核范数和局部结构权重容易造成局部最优解和检测目标失真，从而导致目标检测准确性低的问题，达到了提高目标检测和背景抑制能力，增强的目标形状保持能力的效果。
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公开(公告)号：CN109886991B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910159579.9
申请日：2019-03-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域强度纹理编码的红外成像河道检测方法，涉及红外图像处理技术领域，本发明首先使用邻域强度编码的方法对输入图像进行纹理编码，生成纹理图像，再基于局域概率分布大致确定疑似点区域坐标，之后使用区域生长和邻域统计去噪等方法生成初步检测结果并检测其连通区域，之后取输入图像的梯度特征再做区域生长，最终获得检测结果。本发明解决了目前红外成像技术难以对河道进行准确检测，以及检测精度低，检测结果模糊的问题，具有准确地聚合虚警源像素区域的优点。
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公开(公告)号：CN109447073B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811326615.8
申请日：2018-11-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于张量鲁棒主成分分析的红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：遍历原始图像构建三阶张量；步骤2：计算原始图像的二阶结构张量，并构建结构权重张量；步骤3：利用张量鲁棒主成分分析构建目标函数，将三阶张量和结构权重张量输入目标函数，利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明解决了现有方法中采用的核范数和局部结构权重容易造成局部最优解和检测目标失真，从而导致目标检测准确性低的问题，达到了提高目标检测和背景抑制能力，增强的目标形状保持能力的效果。
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公开(公告)号：CN108288258B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810366499.6
申请日：2018-04-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法，属于图像处理领域，解决同态滤波得到的图像会有严重的颜色退化；或Retinex算法在光照不均时会产生“halo”现象，也会出现局部过亮的现象的问题。本发明将读入待处理图像，在RGB空间，用Retinex方法修复图像颜色，得到彩色的改善后图像F；将读入待处理图像，在HSV空间，用同态滤波算法压缩图像亮度范围后，并增强对比度，得到改善后亮度图像Jv；将步骤1和步骤2处理的结果统一在HSV空间，提取Retinex处理后图像的色调和饱和度信息，提取同态滤波处理后的图像的亮度信息，并将提取的三者信息融合得到最终图像。本发明用于低质图像增强。
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公开(公告)号：CN110084778B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910106378.2
申请日：2019-01-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分形字典学习的红外成像卷云检测方法，涉及红外图像处理技术领域，因红外成像波段内存在大量辐射能量很高的虚警源，而虚警源会干扰到目标的检测。本发明为解决虚警源干扰目标检测问题的具体步骤如下：1.输入一幅待检测卷云红外图像，并对其进行滤波去噪，得到预处理卷云图像；2.获取预处理卷云图像的Hurst指数值；3.基于步骤2得到的Hurst指数值和菱形‑正方形细分法求得随机分形图像，并构造基于随机分形图像的过完备字典D；4.利用K‑SVD算法对过完备字典D进行稀疏编码和字典更新，得到稀疏表征图像；5.对稀疏表征图像进行形态学滤波和图像分割处理，得到检测结果图。本检测方法易于实现，检测效果准确率高且算法计算时间短。
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