公开(公告)号：CN118736290A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410789942.6

申请日：2024-06-19

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 秦翰林 ,  袁帅 ,  延翔 ,  杨世旗 ,  兰可

IPC: G06V10/764 ,  G06T5/73 ,  G06V10/762 ,  G06T3/4038 ,  G06T7/187 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开了一种红外小目标伪标签生成方法，该方法包括：采集红外图像和与其对应的人工标签图像；从人工标签图像中提取目标形心标签图像和粗标签图像，并使用高斯模糊核处理二者，获取模糊形心标签图像和模糊粗标签图像；根据红外图像和模糊粗标签图像训练形心偏移校准网络直至收敛；预设该网络的权值，并使用形心偏移校准网络确定中心区域预测结果；获取该结果的形心，并根据高斯模糊核得到模糊形心；根据红外图像和模糊形心训练伪标签图像精细生成网络直至收敛；根据伪标签图像精细生成网络确定红外图像对应的最终伪标签图像。本发明通过形心偏移校准和伪标签图像精细生成，提高伪标签图像准确度和精细度，有利于红外图像分析。

公开(公告)号：CN116957989A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311159657.8

申请日：2023-09-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 秦翰林 ,  袁帅 ,  杨世旗 ,  延翔 ,  廖昕源 ,  杨钦 ,  李居柳 ,  田超世 ,  吴朝辉

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于多级小波循环生成对抗的非配对红外图像去条纹方法，包括：将具有条纹噪声的原始红外图像输入至训练好的红外图像去条纹模型，得到无条纹红外图像；红外图像去条纹模型是在由多级小波引导重建模块的输出结果确定的总损失函数的约束下，根据真实红外图像训练的。根据本发明提供的方法，通过将红外图像输入至根据对真实条纹红外图像和真实无条纹红外图像进行循环生成，学习到红外图像真实非均匀性噪声，并在由多级小波引导重建模块的输出结果确定的总损失函数的约束下训练的红外图像去条纹模型，得到无条纹红外图像；能够减弱无条纹红外图像中的噪声，增强去除红外图像中条纹噪声的效果。

公开(公告)号：CN117196969A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310934220.0

申请日：2023-07-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 秦翰林 ,  袁帅 ,  延翔 ,  廖昕源 ,  杨世旗 ,  杨钦 ,  李居柳 ,  吴朝辉

IPC: G06T5/00 ,  G01J5/52 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于黑体数据增强的宽温度大动态红外图像校正方法，包括：对H个温度中的每个利用待校正的红外探测器采集该温度下的N张黑体图像，由H个温度得到的黑体图像构成黑体数据；计算每个温度下的有效黑体图像和配对图像作为一个图像组；基于需增强的最大尺度确定当前次循环采用的滑动窗口；执行局部区域图获取步骤直至达到预设次数得到融合增强图像，将其分离得到增强后的脏图和目标图像构成当前次循环的增强后图像对；在循环次数达到G次后由得到的所有增强后图像对构成增强后的数据集，训练预设的深度神经网络得到训练完成的红外图像校正模型，用于待校正的红外图像的校正。本发明能实现宽温度段和大动态范围下红外图像的有效校正。