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公开(公告)号：CN104268571B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410490236.8
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最小树聚类的红外多目标分割方法，其特征在于：采用背景差分法和形态学操作预处理图像，得到目标区域和背景区域分离的二值化图像；二值图像中所有目标区域的像素点均匀采样和最近邻划分将目标区域像素初始划分成各个小类；以各个小类为顶点，以L1范数和高斯核函数计算得到的类间间距为边长构造一棵最小树；计算得到的边长阈值并切割最小树长边，得到最终的聚类结果，剔除孤立点和噪声点，剩余每一类为一个目标；在原始红外图像上用十字叉标示各个目标形心，用矩形框标示各个目标空间范围。
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公开(公告)号：CN104408705B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201410490530.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检测方法，本发明利用核典型相关性分析的办法对高光谱图像进行异常检测。具体方法包括：获取高光谱图像；将高光谱图像标准化，同时做去均值处理；针对高光谱图像中每一像素点确定目标窗口与背景窗口，使用KCCA方法分析；将KCCA分析得到的结果分离出背景信息与目标信息，计算原图像与背景图像、目标图像平方差之间的差值，作为最终的检测结果。
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公开(公告)号：CN105160657A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510478112.2
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10048 , G06T2207/20201
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的红外成像非均匀性校正系统。其包括：输入帧缓存器(1)、输出帧缓存器(2)、外部存储控制器(3)和神经网络模块(4)；该神经网络模块(4)包括：校正子模块、预测图像计算子模块、新参数计算子模块、投影法运动估计子模块和二选一选择器。输入帧缓存器接收并缓存原始图像；外部存储控制器读入校正参数；校正子模块校正原始图像并通过输出帧缓存器缓存；预测图像计算子模块计算预测图像并通过新参数计算子模块计算新校正参数；投影法运动估计模块和二选一选择器选择参数更新，以校正下一帧原始图像。本发明解决现有技术中的“鬼影”和图像模糊问题，可用于实时校正红外图像的非均匀性。
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公开(公告)号：CN104408705A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410490530.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10036
Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检测方法，本发明利用核典型相关性分析的办法对高光谱图像进行异常检测。具体方法包括：获取高光谱图像；将高光谱图像标准化，同时做去均值处理；针对高光谱图像中每一像素点确定目标窗口与背景窗口，使用KCCA方法分析；将KCCA分析得到的结果分离出背景信息与目标信息，计算原图像与背景图像、目标图像平方差之间的差值，作为最终的检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268571A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410490236.8
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明涉及一种基于最小树聚类的红外多目标分割方法，其特征在于：采用背景差分法和形态学操作预处理图像，得到目标区域和背景区域分离的二值化图像；二值图像中所有目标区域的像素点均匀采样和最近邻划分将目标区域像素初始划分成各个小类；以各个小类为顶点，以L1范数和高斯核函数计算得到的类间间距为边长构造一棵最小树；计算得到的边长阈值并切割最小树长边，得到最终的聚类结果，剔除孤立点和噪声点，剩余每一类为一个目标；在原始红外图像上用十字叉标示各个目标形心，用矩形框标示各个目标空间范围。
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公开(公告)号：CN104766334B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510190521.2
申请日：2015-04-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种红外弱小目标检测跟踪方法，根据改进的四阶偏微分方程方法对原始红外图像进行处理获得背景抑制和目标增强后的红外图像，根据分块自适应阈值分割的方法提取所述获得的红外图像中候选目标的位置信息以及数目信息，最后根据高斯混合实现的势概率假设密度(GM‑CPHD)滤波器对提取的候选目标的位置信息和数目信息进行多目标状态和数目估计，通过GM‑CPHD滤波器实现对多个红外弱小目标的状态和数目的精确稳定估计；本发明还公开了一种红外弱小目标检测跟踪装置，通过本发明能够易于实现且效果明显优于传统的背景抑制方法，避免了传统多目标跟踪的数据关联问题，能够更加稳定的实时估计随时间变化的多目标状态和数目。
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公开(公告)号：CN105160657B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510478112.2
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的红外成像非均匀性校正系统。其包括：输入帧缓存器(1)、输出帧缓存器(2)、外部存储控制器(3)和神经网络模块(4)；该神经网络模块(4)包括：校正子模块、预测图像计算子模块、新参数计算子模块、投影法运动估计子模块和二选一选择器。输入帧缓存器接收并缓存原始图像；外部存储控制器读入校正参数；校正子模块校正原始图像并通过输出帧缓存器缓存；预测图像计算子模块计算预测图像并通过新参数计算子模块计算新校正参数；投影法运动估计模块和二选一选择器选择参数更新，以校正下一帧原始图像。本发明解决现有技术中的“鬼影”和图像模糊问题，可用于实时校正红外图像的非均匀性。
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公开(公告)号：CN104766334A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510190521.2
申请日：2015-04-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种红外弱小目标检测跟踪方法，根据改进的四阶偏微分方程方法对原始红外图像进行处理获得背景抑制和目标增强后的红外图像，根据分块自适应阈值分割的方法提取所述获得的红外图像中候选目标的位置信息以及数目信息，最后根据高斯混合实现的势概率假设密度(GM-CPHD)滤波器对提取的候选目标的位置信息和数目信息进行多目标状态和数目估计，通过GM-CPHD滤波器实现对多个红外弱小目标的状态和数目的精确稳定估计；本发明还公开了一种红外弱小目标检测跟踪装置，通过本发明能够易于实现且效果明显优于传统的背景抑制方法，避免了传统多目标跟踪的数据关联问题，能够更加稳定的实时估计随时间变化的多目标状态和数目。
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公开(公告)号：CN105120129A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510475480.1
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N1/64
CPC classification number: H04N1/64
Abstract: 本发明公开了一种红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像序列仿真方法，主要用来生成大量测试红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像场景。其方法实现包括：采集图像背景并仿真目标图像背景，创建目标模型，设置目标航迹，合成目标图像，设置抖动参数，生成抖动偏移量，计算抖动后成像行数，计算抖动后成像信号，生成抖动目标图像，输出红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像序列。本发明具有计算量小，红外面阵相机抖动的红外弱小目标图像真实度高，纹理细节特征丰富并且红外弱小目标大小，红外弱小目标信噪比，红外弱小目标运动速度，红外弱小目标航迹，红外面阵相机抖动参数可控制的优点。
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