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公开(公告)号：CN108765406A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810551377.4
申请日：2018-05-31
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/0063 , G06K9/4671 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种基于红外遥感图像的雪山检测方法，属于遥感图像处理领域，包括以下步骤，步骤1：读取待检测红外遥感雪山图像，进行显著性特征检测，得到显著性图像；步骤2：提取显著性图像中高亮的前景部分，得到高亮前景图；步骤3：提取高亮前景图中局部熵纹理特征，得到局部熵纹理特征图；步骤4：对局部熵纹理特征图进行二值化处理，再填充孔洞并寻找目标区域轮廓，得到最终检测结果图。本发明解决了现有雪山检测方法对图像质量的要求较高，计算数据量较大，不利于雪山的实时监测，且误检概率较大的问题。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108765335A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810512059.7
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/30 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/10032 , G06T2207/10048 , G06T2207/20032
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的森林火灾检测方法，涉及机器视觉工业应用中的智能识别技术领域，本发明包括读入初始图像，进行中值滤波得到去噪图；计算局部熵并归一化，得到局部熵图像；对局部熵图像进行形态学闭操作，再进行腐蚀，得到腐蚀图像；去噪图进行对数变换得到对数变换图像；计算对数变换图像中每个像素点的灰度共生矩阵，得到随机性，并对随机性进行归一化，得到随机性归一化图像；使用最大类间方差法对腐蚀图像和随机性归一化图像分别进行阈值分割，得到两个特征二值化图像；将两特征二值化图像中相对应的像素点分别进行与操作，得到最终输出图像，本发明不仅高效快捷，而且能够保证较高的准确度，具有实用价值。
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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：CN107730482A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710898139.6
申请日：2017-09-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06K9/6255 , G06K9/6256 , G06T2207/10048 , G06T2207/20081 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于区域能量和方差的稀疏融合算法，属于图像处理领域的图像融合部分。本发明重点针对红外和可见光图像，使用基于区域能量和方差的融合规则，对不同源图像的稀疏系数进行融合处理，并通过稀疏重构，得到最终的融合图像。通过对多幅已配准的红外和可见光图像测试表明，该方法较与传统方法与一般的稀疏融合算法，在熵、互信息、边缘保持度、平均梯度等评价指标方面有明显的优势。该方法利用区域能量和方差对图像块进行分类，得以选取更适合的规则进行融合处理，改善了单一融合规则没有充分考虑图像信息的缺陷，所以本发明提出的方法具有较好的融合效果。
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公开(公告)号：CN108765335B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201810512059.7
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的森林火灾检测方法，涉及机器视觉工业应用中的智能识别技术领域，本发明包括读入初始图像，进行中值滤波得到去噪图；计算局部熵并归一化，得到局部熵图像；对局部熵图像进行形态学闭操作，再进行腐蚀，得到腐蚀图像；去噪图进行对数变换得到对数变换图像；计算对数变换图像中每个像素点的灰度共生矩阵，得到随机性，并对随机性进行归一化，得到随机性归一化图像；使用最大类间方差法对腐蚀图像和随机性归一化图像分别进行阈值分割，得到两个特征二值化图像；将两特征二值化图像中相对应的像素点分别进行与操作，得到最终输出图像，本发明不仅高效快捷，而且能够保证较高的准确度，具有实用价值。
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公开(公告)号：CN107730482B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201710898139.6
申请日：2017-09-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域能量和方差的稀疏融合方法，属于图像处理领域的图像融合部分。本发明重点针对红外和可见光图像，使用基于区域能量和方差的融合规则，对不同源图像的稀疏系数进行融合处理，并通过稀疏重构，得到最终的融合图像。通过对多幅已配准的红外和可见光图像测试表明，该方法较与传统方法与一般的稀疏融合算法，在熵、互信息、边缘保持度、平均梯度等评价指标方面有明显的优势。该方法利用区域能量和方差对图像块进行分类，得以选取更适合的规则进行融合处理，改善了单一融合规则没有充分考虑图像信息的缺陷，所以本发明提出的方法具有较好的融合效果。
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