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公开(公告)号：CN106600613B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201611150326.8
申请日：2016-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于嵌入式GPU的改进LBP红外目标检测算法，用于解决现有红外目标检测中存在的运算速度慢和检测稳定性差的技术问题，实现步骤为：输入红外图像并进行预处理得到大尺寸灰度图像；将灰度图像数据分块输入到嵌入式GPU显存，并分配线程；对LBP算法的特征向量提取方法进行改进得到梯度‑LBP算法；各线程利用得到的梯度‑LBP算法并行计算灰度图像块的梯度‑LBP矩阵；分别对多个梯度‑LBP矩阵进行灰度还原并检测出备选目标点；将备选目标点复制到内存并选取灰度值最大点作为最终目标点；输出最终目标点位置。本发明具有检测速度快和稳定性好的特点，可用于远程红外预警、精确制导与空间目标监视系统等的目标定位。
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公开(公告)号：CN106203334B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610539889.X
申请日：2016-07-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种室内场景火苗检测方法，属于可见光图像和视频处理等应用领域，解决现有技术中对是否存在可能引起火灾的初期火焰、小火苗难以精确检测和跟踪的问题。本发明以可见光图像的颜色空间转换和分割为基础，结合火苗的形态学特征进行判别，由于火苗图像在YCbCr颜色空间中的分量通道具有明显的梯度强度和梯度分布特征，利用支持向量机对其HOG特征进行学习和识别，在动态视频中通过瞬时性的帧间差分以及质心漂移算法实现火苗目标的跟踪。通过大量室内火苗图像和视频样本测试表明，本方法较于传统方法识别率高、检测速度快、虚警率低且可靠性高。本发明是针对初期火焰、小火苗等的检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN106600658A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611150434.5
申请日：2016-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T11/00
CPC classification number: G06T11/00
Abstract: 本发明提出了一种基于空间变换模型的光学图层分解方法，用于解决现有无监督单张混合图像分解方法中存在的分解效果差、效率低的技术问题，实现步骤为：读入原始混合图像；利用盲反卷积算法去模糊；定义迭代变量和传输图层矩阵迭代式；建立空间变换模型并推导传输图层矩阵和反射图层矩阵的函数表达式；构造目标函数，并利用图层先验添加约束条件，用L1范数进行正则化，实现目标函数凸优化；拉格朗日乘子法求取凸目标函数最优解；利用函数表达式计算传输图层矩阵、反射图层矩阵；判断迭代次数是否大于设定阈值，满足则结束，否则更新凸目标函数。本发明改善了混合图像的分解效果，并提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN105956515A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610247977.2
申请日：2016-04-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00288
Abstract: 本发明提出了一种基于极成像的立体‑高光谱人脸识别的方法，用于解决现有多光谱人脸识别方法中存在的识别结果稳定性差和识别效率低的技术问题，包括如下步骤，1、利用极光谱系统采集人脸信息；2、根据人脸信息中的二维极图像对人脸进行立体重构；3、对二维人脸进行区域块划分，并根据该划分结果对立体人脸和人脸光谱信息进行区域块划分；4、提取区域块的综合特征向量；5、分别对多个人脸和待识别人脸采用步骤1到步骤4得到样本库数据和待识别人脸数据；6、训练样本库数据得到分类器；7、将待识别人脸数据输入到分类器中，并识别人脸。本发明具有稳定性好和识别效率高特点，可用于金融交易、安全防务、通关安检等的身份鉴定。
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公开(公告)号：CN103412470B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310374801.X
申请日：2013-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于控制衍射距离的彩色全息显示系统及其方法，主要解决现有彩色全息显示中存在色串扰的问题。本发明的系统包括相干光源阵列，扩束准直阵列，控制单元，空间光调制器阵列，衍射距离控制单元和消色差透镜。本发明方法实现步骤包括：（1）生成单色计算全息图；（2）加载全息图；（3）再现全息图；（4）生成彩色再现像。本发明利用不同波长下计算得到的菲涅尔最佳衍射距离，生成三幅单色计算全息图，再分别对三幅单色全息图作最佳衍射距离的菲涅尔衍射。本发明具有全息图加载方式灵活，光路简洁便于调节，消除色串扰效果好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103412470A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310374801.X
申请日：2013-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于控制衍射距离的彩色全息显示系统及其方法，主要解决现有彩色全息显示中存在色串扰的问题。本发明的系统包括相干光源阵列，扩束准直阵列，控制单元，空间光调制器阵列，衍射距离控制单元和消色差透镜。本发明方法实现步骤包括：（1）生成单色计算全息图；（2）加载全息图；（3）再现全息图；（4）生成彩色再现像。本发明利用不同波长下计算得到的菲涅尔最佳衍射距离，生成三幅单色计算全息图，再分别对三幅单色全息图作最佳衍射距离的菲涅尔衍射。本发明具有全息图加载方式灵活，光路简洁便于调节，消除色串扰效果好的优点。
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公开(公告)号：CN107194369A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710434330.5
申请日：2017-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00255 , G06K9/00234 , G06K9/00281
Abstract: 本发明公开了一种基于极成像立体相机的人脸识别方法和人脸识别设备。该方法包括：构建基于极成像系统的立体相机；利用立体相机采集人脸数据得到人脸的二维极图像；对二维极图像进行仿射变换，得到人脸三个不同视点的图像；利用多视点立体匹配方法对人脸三个不同视点的图像进行立体重构得到人脸的三维结构；对二维极图像中人脸进行检测和分割得到完整二维人脸图像；根据完整二维人脸图像和人脸三维结构提取人脸关键点与局部特征并计算特征向量得到人脸的深度信息和特征向量信息；采集建立多个人脸信息建立人脸数据库；将待识别人脸信息与人脸信息库信息对比，判断是否与人脸数据库信息相符。本发明方法可简单、快捷及准确识别出人脸信息。
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公开(公告)号：CN106203334A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610539889.X
申请日：2016-07-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00691 , G06K9/00718 , G06K2009/00738
Abstract: 本发明公开了一种室内场景火苗检测方法，属于可见光图像和视频处理等应用领域，解决现有技术中对是否存在可能引起火灾的初期火焰、小火苗难以精确检测和跟踪的问题。本发明以可见光图像的颜色空间转换和分割为基础，结合火苗的形态学特征进行判别，由于火苗图像在YCbCr颜色空间中的分量通道具有明显的梯度强度和梯度分布特征，利用支持向量机对其HOG特征进行学习和识别，在动态视频中通过瞬时性的帧间差分以及质心漂移算法实现火苗目标的跟踪。通过大量室内火苗图像和视频样本测试表明，本方法较于传统方法识别率高、检测速度快、虚警率低且可靠性高。本发明是针对初期火焰、小火苗等的检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN105957112A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610297804.1
申请日：2016-05-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/40 , G06T2207/10036
Abstract: 本发明提出了一种基于快速UNCLS高光谱亚像素探测方法，用于解决存在的计算性能低的问题。包括如下步骤：输入高光谱图像，得到该图像的像素矢量矩阵；初始化相关参数，计算首个目标特征矢量；用光谱特征矩阵存储目标特征矢量；计算相关矩阵，并利用矩阵升序求逆方法对其求逆；利用矩阵降序求逆方法对引导矩阵求逆，得到修正的NLCS；利用修正的NLCS和相关矩阵的逆矩阵计算丰度矩阵；判断丰度矩阵的拟合优度是否小于设定阈值，满足则结束，否则计算新的目标特征矢量，执行步骤3。通过采用矩阵升序求逆和矩阵降序求逆，对现有基于UNLCS高光谱亚像素的探测方法中UNCLS进行修正，有效地提升了高光谱亚像素探测的计算性能。
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公开(公告)号：CN119295655A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411334901.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DES‑NeRF的透明表面后场景重建方法及装置，方法包括在获取目标场景的多张可见光图像对应的相机信息和真实深度图后，将各可见光图像对应的相机信息和真实深度图输入神经辐射场中，并利用预构建的损失函数监督神经辐射场训练，在迭代更新神经辐射场的网络参数的次数达到预设次数后，神经辐射场输出目标场景中每个采样点的体密度和颜色，进而对目标场景中每个采样点的体密度和颜色进行转化得到重建后的目标场景，其中，预构建的损失函数是基于绝对深度误差损失和深度边缘感知损失构建的。通过本发明提供的方法可以提高重建目标场景的还原度，优化重建后的目标场景在边缘细节处的表现。
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