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公开(公告)号：CN102917175A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210337333.4
申请日：2012-09-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法，用于解决现有的基于相机阵列在背景纹理复杂的自然场景中计算抠像的方法图像分割精度差的技术问题。技术方案是对目标所在深度进行估计，对最近目标合成图像进行分割，在空间逐深度累计透视合成成像。由于以相机阵列采集图像存在视角间的相对视差优化图像分割，使一个需要用户交互的分割算法变为自动化的图像分割；利用立体的多目标分割算法，实现了在有遮挡的情况下的透视分割；避免了计算背景的深度和三维重建难题。这种综合图像色彩信息和图像轮廓结构信息的方法，通过深度的估算和图像的预分割，提高了图像分割的精度和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103413302A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310323474.5
申请日：2013-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种相机阵列动态焦平面估计方法，用于解决现有基于相机阵列合成孔径成像的隐藏目标透视成像方法自动性能差的技术问题。技术方案是将相机阵列自动聚焦和遮挡动目标透视成像分为聚焦和成像两个模块，两个模块无缝地融合在整体算法框架中，通过两模块之间的无缝交互实现自动聚焦和清晰成像；在聚焦模块，采用基于局部和全局约束优化的动态估计最优焦平面估计算法；在成像模块中，采用基于可视度分析的主动合成孔径成像算法。由于该方法通过基于局部和全局约束优化的方法对动目标最优聚焦平面进行估计，进而基于可视度分析有效地在合成图像上去除遮挡物，显著地改善了遮挡动目标合成孔径成像的质量，且自动性能好。
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公开(公告)号：CN103093460A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310003719.6
申请日：2013-01-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于平行视差的移动相机虚拟阵列标定方法，用于解决现有的基于平行视差的固定相机阵列标定方法需要多台相机的技术问题。技术方案是利用直线导轨上平行移动的单个相机模拟一个虚拟的相机阵列系统，对各视点所拍摄图像中的特征点进行跟踪并以此估计多视角相机姿态。利用得到的各视角姿态，首先定义一个与直线导轨向平行的参考平面，对由此平面诱导的各视角和某一参考视角的单应矩阵进行估计。而后此单应矩阵计算各视角与参考视角在参考平面的视差。各视点的相对位置由对视差矩阵的SVD分解计算所得。利用本发明方法对静态场景中的被遮挡目标进行透视成像，去遮挡效果良好。
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公开(公告)号：CN104216974B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410432326.1
申请日：2014-08-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于词汇树分块聚类的无人机航拍图像匹配的方法，本发明首先以词汇树量化场景中的图像，将图像集中的海量特征建立层次聚类，实现快速的带匹配图像与海量图像集相似性的筛选。实现了快速的场景分类过程，避免了传统方法中逐帧匹配挑选带匹配图像集运算量。其次，该方法对于已经得到具有相似性的两帧图像，建立图像的缩略图并在缩略图下对图像进行粗匹配。随后利用聚类的方法将图像分块，是对由粗到细匹配思想的一次有效的尝试。此外，该发明针对无人机图像数据量大，图像分辨率高和图像重叠率低等数据特性，第一次提出适合无人机海量图像匹配的方法。从而，使得无人机图像匹配的精度和效率有效的提升。通过在PAMView:Providence Aerial MultiView Dataset数据库中航拍图像进行测试，验证了发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN103413302B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310323474.5
申请日：2013-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种相机阵列动态焦平面估计方法，用于解决现有基于相机阵列合成孔径成像的隐藏目标透视成像方法自动性能差的技术问题。技术方案是将相机阵列自动聚焦和遮挡动目标透视成像分为聚焦和成像两个模块，两个模块无缝地融合在整体算法框架中，通过两模块之间的无缝交互实现自动聚焦和清晰成像；在聚焦模块，采用基于局部和全局约束优化的动态估计最优焦平面估计算法；在成像模块中，采用基于可视度分析的主动合成孔径成像算法。由于该方法通过基于局部和全局约束优化的方法对动目标最优聚焦平面进行估计，进而基于可视度分析有效地在合成图像上去除遮挡物，显著地改善了遮挡动目标合成孔径成像的质量，且自动性能好。
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公开(公告)号：CN104216974A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410432326.1
申请日：2014-08-28
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6201
Abstract: 本发明涉及一种基于词汇树分块聚类的无人机航拍图像匹配的方法，本发明首先以词汇树量化场景中的图像，将图像集中的海量特征建立层次聚类，实现快速的带匹配图像与海量图像集相似性的筛选。实现了快速的场景分类过程，避免了传统方法中逐帧匹配挑选带匹配图像集运算量。其次，该方法对于已经得到具有相似性的两帧图像，建立图像的缩略图并在缩略图下对图像进行粗匹配。随后利用聚类的方法将图像分块，是对由粗到细匹配思想的一次有效的尝试。此外，该发明针对无人机图像数据量大，图像分辨率高和图像重叠率低等数据特性，第一次提出适合无人机海量图像匹配的方法。从而，使得无人机图像匹配的精度和效率有效的提升。通过在PAMView:Providence Aerial MultiView Dataset数据库中航拍图像进行测试，验证了发明方法的有效性。
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