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公开(公告)号:CN110110675B
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN201910392985.X
申请日:2019-05-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合边缘信息的小波域分形红外卷云检测方法,属于遥感图像处理领域,解决现有技术中对目标进行检测时,虚警率过高的问题。本发明输入待处理的红外卷云图像并进行预处理,得到预处理后的图像;利用最小核值相似区法对预处理后的图像提取SUSAN边缘特征图;对预处理后的图像进行小波变换,得到低频系数近似图;利用分步三角棱柱法和地毯覆盖法求得低频系数近似图的分形维数特征图和多尺度分形面积特征图;计算SUSAN边缘特征图、分形维数特征图和多尺度分形面积特征图三张特征图中每个像素点的一致性测度作为融合权重,基于融合权重对三张特征图像进行像素级的融合,得到特征融合图后再处理,得到最终的检测结果。本发明用于红外卷云检测。
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公开(公告)号:CN110097575B
公开(公告)日:2022-07-01
申请号:CN201910348414.6
申请日:2019-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/269 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征及尺度池的目标跟踪方法,属于灰度图像目标跟踪技术领域,解决光照变化、尺度变化与背景干扰等复杂环境下目标跟踪算法精确度差的问题。本发明第一帧图像根据初始信息获取目标,基于目标的两种特征训练分类器,得到目标模型及分类器回归系数再初始化,第二帧图像利用尺度池获得不同尺度的目标,并提取特征一和特征二;基于初始化后的目标模型及分类器回归系数得到两种特征的多层核相关滤波响应图,再线性插值到一致大小后加权融合得到多层核相关滤波响应图,进而得到目标的预测位置及预测尺度,即完成一次目标跟踪,若跟踪未结束,实现第二帧图像到第三帧图像的跟踪,直到循环至最后一帧图像。本发明用于目标跟踪。
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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:CN110555864A
公开(公告)日:2019-12-10
申请号:CN201910710554.3
申请日:2019-08-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于PSPCE的自适应目标跟踪方法,在跟踪序列中确定需要跟踪的目标,所述目标的当前帧为第t帧,包括:S1:根据上一帧时目标的区域位置划定搜索框,计算搜索框中图像块的特征图;S2:计算滤波器与特征图的响应,确定当前帧目标位置;S3:根据PSPCE系数更新PSPCE置信样本滤波器队列,得到当前滤波器的PSPCE置信样本;S4:基于PSPCE正则约束自适应更新当前滤波器的参数;S5:逐帧重复步骤S1至步骤S4直至跟踪序列跟踪完成。本发明能够确保自适应滤波器在更新过程中的正确性,并能够在时间轴上选取高置信度的滤波器来更新PSPCE置信样本,有效防止了目标外观在各种变化下滤波器发生突变的情况,保证了对目标跟踪的准确性。
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公开(公告)号:CN107766854A
公开(公告)日:2018-03-06
申请号:CN201710899531.2
申请日:2017-09-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/2054 , G06K9/342 , G06K9/344
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配实现快速页码识别的方法,旨在现有技术中无法解决页码识别中数字沾连的问题而导致页码识别扫描准确率低的问题;本申请中巧妙进行页码分割和图像归一化处理,能够简单迅速解决页码粘连问题及提升页码识别的准确性,提高了整个扫描准确率,同时克服了现有技术解决页码粘连问题而浪费大量扫描时间影响扫描效率以及扫描准确性的技术难题,同时将模版与待检测页码图像均进行归一化处理,提升了后期两者之间的匹配效率从而提升扫描效率;同时本申请巧妙将后一页的页码与前一页的页码进行对比,避免了翻错和漏扫的情况,克服了现有技术书籍连续性扫描的技术难点;本申请适用于机器视觉工业应用中的智能识别领域。
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公开(公告)号:CN107274395A
公开(公告)日:2017-10-20
申请号:CN201710441730.9
申请日:2017-06-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 属于公交视频乘客统计应用领域,本发明公开了一种基于经验模态分解的公交车出入口乘客头部检测方法;首先对图像fj(i)中第j行图像进行经验模态分解,得到第j行图像的固有模态函数再利用第j行的固有模态函数得到第j行的目标函数Fj(i);最后利用所述目标函数Fj(i)得到图像的阈值tq,利用所述阈值tq对图像进行分割,完成对视频中乘客头部的提取,本发明消除了公交车运行中复杂背景的影响,提高了乘客头部识别与提取的准确度与可靠性,有效去除了对乘客衣服的误检。
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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:CN110276785B
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN201910547576.2
申请日:2019-06-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗遮挡红外目标跟踪方法,解决姿态变化,遮挡等复杂环境下目标长时跟踪的问题,属于目标跟踪技术及计算机视觉领域。本发明读取红外图像序列,在初始帧图像中框选目标,得到目标的中心位置和大小,将初始帧图像中的目标作为模板,获取第二帧图像作为当前帧图像,将初始帧图像的模板作为当前帧图像的模板,根据模板的大小和细胞单元尺寸得到二维余弦窗;基于方向梯度直方图和哈尔提取模板的特征并线性融合,初始化或更新目标模型与目标回归系数,再基于各帧图像中的搜索框得到多层核相关滤波响应图集合进行后续目标跟踪。本发明用于红外图像目标跟踪。
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公开(公告)号:CN107766854B
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN201710899531.2
申请日:2017-09-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配实现快速页码识别的方法,旨在现有技术中无法解决页码识别中数字沾连的问题而导致页码识别扫描准确率低的问题;本申请中巧妙进行页码分割和图像归一化处理,能够简单迅速解决页码粘连问题及提升页码识别的准确性,提高了整个扫描准确率,同时克服了现有技术解决页码粘连问题而浪费大量扫描时间影响扫描效率以及扫描准确性的技术难题,同时将模版与待检测页码图像均进行归一化处理,提升了后期两者之间的匹配效率从而提升扫描效率;同时本申请巧妙将后一页的页码与前一页的页码进行对比,避免了翻错和漏扫的情况,克服了现有技术书籍连续性扫描的技术难点;本申请适用于机器视觉工业应用中的智能识别领域。
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公开(公告)号:CN110208862B
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN201910601645.3
申请日:2019-07-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01V1/50
Abstract: 本发明公开了一种基于混合高阶分数阶ATpV稀疏正则化的地震反演方法,属于地球物理反演及油气储层预测领域,解决现有的采用一阶差分求全变分导致的问题。本发明对地震记录进行预处理后提取层位信息,提取层位信息后基于测井数据获取待反演参数的初始模型;基于待反演参数的初始模型和预处理后的地震记录计算初始波阻抗对数,再构建基于混合高阶分数阶ATpV稀疏正则化的正演模型;基于地震记录、地震子波,结合交替方向乘子方法和正演模型对初始波阻抗对数进行更新,得到更新后的波阻抗对数和用于更新下一个波阻抗对数的参数;判断更新前后的值是否满足条件,若是,更新下一个波阻抗对数,若否,获得待反演参数。本发明用于地震反演。
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