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公开(公告)号:CN116030082A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202211405601.1
申请日:2022-11-10
Applicant: 西安应用光学研究所
Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域,具体涉及一种海天线实时检测方法与系统。本发明对于海天线检测分粗计算和精计算两个部分。第一部分是粗计算,方法为对采集到的可见光或红外图像进降采样并计算纵向灰度梯度图,对纵向灰度梯度图进行阈值分割,得到二值化图像,计算二值化图像的边界,再通过hough变换计算海天线的大致截距和斜率。第二部分是精计算,方法为根据第一部分计算出的海天线截距和斜率,在第一部分计算出的纵向灰度梯度图的海天线附近区域纵向搜索图像纵向灰度梯度图最大值位置,将得到的位置点进行hough变换,然后计算出海天线的精确位置和斜率。该方案计算量小,内存占用小,算法原理简单,实现效率高。
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公开(公告)号:CN107563415B
公开(公告)日:2020-09-08
申请号:CN201710699716.9
申请日:2017-08-16
Applicant: 西安应用光学研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于局部滤波特征矢量的图像匹配方法。该方法在不同尺度下提取图像局部信息,利用高斯滤波得到特征矢量,并借此提取综合性能更好的二进制特征,用以进行图像匹配。该方法首先对图像进行多尺度的自适应滑窗高斯滤波,然后在此基础上进行排序,并分别剪裁掉其中过明过暗区域段,生成图像不同尺度下的滤波矢量;最后将Harris特征点与滤波矢量进行幅值比较,生成二进制特征矢量,并以该特征矢量进行图像特征点的匹配。
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公开(公告)号:CN117152201A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202310644132.7
申请日:2023-06-01
Applicant: 西安应用光学研究所
IPC: G06T7/246 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于特征点匹配的自适应目标跟踪方法,包括:初始化,获得前景特征点和背景特征点;使用光流法进行跟踪,获取第一部分跟踪点;采用特征描述匹配器进行匹配,获取第二部分跟踪点;对前景特征点进行一致性约束聚类;将两部分跟踪点进行不重复地融合;将包围所有目标前景特征点的区域作为目标物体的位置,更新输出的跟踪矩形框;将该矩形框以及矩形框内的内点作为下一帧的输入。该方案通过实验,证明改进后的算法在跟踪目标物体方面,减少了目标物体丢失的情况,提高了目标跟踪的稳定性。
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公开(公告)号:CN116883501A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310904893.1
申请日:2023-07-24
Applicant: 西安应用光学研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的对空目标检测方法,属于目标实时检测与跟踪技术领域。该方法将输入图像的目标检测区域平均划分为九宫格;然后求整个九宫格区域图像的极值图像;根据极值图像求出九宫格中各子区域的最大值、最小值及其分别对应的位置坐标;最后结合目标极性确定目标的位置。本发明将复杂的求极值图像过程,合并成一个模板滤波处理,易于FPGA实现,同时大大减少了计算时间。整个算法以标准AXI4‑Stream视频流为接口进行并行流水处理,FPGA的PL端和PS端协同工作完成整个算法的实现。
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公开(公告)号:CN119544886A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411604946.9
申请日:2024-11-12
Applicant: 西安应用光学研究所
Abstract: 本申请提出了一种Cameralink接口的双通道视频跟踪器信号发生器、方法及系统,涉及图像处理测试领域。该发生器包括:包括ZYNQ时序控制模块、Cameralink编码模块、通讯控制模块和供电模块。通过ZYNQ时序控制模块产生2路百赫兹高帧频图像时序信号,保证两路Cameralink视频源稳定输出。通过通讯控制模块的指令,可以快速修改ZYNQ时序控制模块中的信号操控模块的逻辑,实现目标特性和背景特性的变化,提供多种复杂信号源,如目标复杂运动轨迹实现、目标遮挡实现、海天线模拟。该方法包括给Cameralink编码模块配置2片芯片;并最终将产生的差分信号送至Cameralink输出接插件XP1、XP2,进一步保证两路Cameralink视频源稳定输出。
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公开(公告)号:CN107563415A
公开(公告)日:2018-01-09
申请号:CN201710699716.9
申请日:2017-08-16
Applicant: 西安应用光学研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于局部滤波特征矢量的图像匹配方法。该方法在不同尺度下提取图像局部信息,利用高斯滤波得到特征矢量,并借此提取综合性能更好的二进制特征,用以进行图像匹配。该方法首先对图像进行多尺度的自适应滑窗高斯滤波,然后在此基础上进行排序,并分别剪裁掉其中过明过暗区域段,生成图像不同尺度下的滤波矢量;最后将Harris特征点与滤波矢量进行幅值比较,生成二进制特征矢量,并以该特征矢量进行图像特征点的匹配。
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