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公开(公告)号：CN109741267B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811479352.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三边滤波和神经网络的红外图像非均匀性校正方法，依次载入原始红外图像序列中第n帧原始红外图像作为当前帧图像，确定当前帧图像的第i行第j列像元校正后的灰度值通过快速三边滤波算法对第n帧原始红外图像进行处理，根据当前帧的像元x邻域τ内的像素获得像元x的期望值qn(x)，根据当前帧图像的第i行第j列像元x的期望值与第i行第j列像元校正后的灰度值之间的偏差，通过具有自适应性的迭代步长更新获得第n+1帧原始红外图像第i行第j列像元对应位置的像元增益参数和像元偏置参数通过像元增益参数和像元偏置参数对第n+1帧原始红外图像进行校正。本发明不仅能提高参数的学习速率，还能改善图像的非均匀性校正效果。
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公开(公告)号：CN109767424A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811522447.X
申请日：2018-12-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于FPGA的双目视觉列车注水口检测定位方法，对采集的列车侧面视频图像进行处理获得二值化的边缘侧面视频图像；对二值化的边缘侧面视频图像进行处理并且与列车注水口侧面模板图像进行匹配，检测出注水口在列车侧面视频图像中的位置，并如果与列车注水口所在的预设位置范围匹配则将匹配有效信号传输至机械装置控制机械车移动停止并开始采集列车底部视频图像，同时对列车底部视频图像进行处理，检测出注水口圆心在列车底部视频图像中的位置，并如果与列车注水口圆心所在的预设位置范围匹配则将匹配有效信号传输至机械装置控制机械臂开始上水与停止上水。本发明能够实现对火车注水口的自动化检测识别，节省人工成本且工作效率高。
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公开(公告)号：CN109741267A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811479352.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三边滤波和神经网络的红外图像非均匀性校正方法，依次载入原始红外图像序列中第n帧原始红外图像作为当前帧图像，确定当前帧图像的第i行第j列像元校正后的灰度值通过快速三边滤波算法对第n帧原始红外图像进行处理，根据当前帧的像元x邻域τ内的像素获得像元x的期望值qn(x)，根据当前帧图像的第i行第j列像元x的期望值 与第i行第j列像元校正后的灰度值 之间的偏差，通过具有自适应性的迭代步长 更新获得第n+1帧原始红外图像第i行第j列像元对应位置的像元增益参数 和像元偏置参数 通过像元增益参数 和像元偏置参数 对第n+1帧原始红外图像进行校正。本发明不仅能提高参数的学习速率，还能改善图像的非均匀性校正效果。
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公开(公告)号：CN107610159A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710782773.3
申请日：2017-09-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/292
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率滤波和时空上下文的红外弱小目标跟踪方法。具体步骤包括：1.获得第一帧图像上下文区域；2.获得第一帧图像时空上下文区域；3.获得第一帧图像时空上下文区域先验模型；4.计算第一帧图像时空上下文区域的置信图矩阵；5.获取第一帧图像时空上下文模型矩阵；6.获得当前帧图像时空上下文区域；7.预测当前帧目标位置；8.判断是否为最后一帧；9.完成红外弱小目标的跟踪。本发明具有红外弱小目标跟踪速度快，时空上下文在线更新参数准确，红外弱小目标跟踪效果好的优点。
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公开(公告)号：CN110570365B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910720005.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于先验信息的图像去雾方法，根据暗通道先验结合远景浓雾区域像素点估计大气光值；根据色彩衰减先验分别确定远景浓雾区域像素点和近景薄雾区域像素点对应的大气透射率；根据暗通道先验确定近景薄雾区域像素点对应的大气透射率；确定去雾后的远景浓雾区域像素点对应的像素值和近景薄雾区域像素点对应的像素值；将所述去雾后的远景浓雾区域像素点对应的像素值和去雾后的近景薄雾区域像素点对应的像素值进行区域组合获得去雾后的图像。本发明通过改进暗通道先验和色彩衰减先验去雾算法在去雾应用中的不足，对于多种场景下的薄雾图像均有良好的去雾效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110544205A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910719987.5
申请日：2019-08-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光与红外交叉输入的图像超分辨率重建方法，步骤1：图像超分辨网络的训练；步骤2：超分辨图像的重建网络测试。本发明利用可见光图像有的丰富信息的特点，将其送入特征提取模块提取特征图后将特征图再和经过图像重构模块中引导滤波层的红外图像进行图像融合；通过亚像素卷积增加图像尺寸，并逐步添加特征信息；在网络中引入视觉图像特征和引导滤波层实现提高图像分辨率的目的。
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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：CN110544205B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910719987.5
申请日：2019-08-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光与红外交叉输入的图像超分辨率重建方法，步骤1：图像超分辨网络的训练；步骤2：超分辨图像的重建网络测试。本发明利用可见光图像有的丰富信息的特点，将其送入特征提取模块提取特征图后将特征图再和经过图像重构模块中引导滤波层的红外图像进行图像融合；通过亚像素卷积增加图像尺寸，并逐步添加特征信息；在网络中引入视觉图像特征和引导滤波层实现提高图像分辨率的目的。
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公开(公告)号：CN110570395A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910719986.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空谱联合协同表示的高光谱异常检测方法，对原始高光谱图像进行降维与异常信息提取，获得异常成分最多的降维成分；将预处理后的高光谱图像中像元的灰度值与阈值进行比较确定异常点位置；根据所述异常点位置对原始高光谱图像中同样位置的像元做剔除处理；将原始高光谱图像中剔除异常点之后剩余的像元点向量的均值填充异常点位置的像元，构建一幅近似全部于由背景像元构成的高光谱图像；对所述原始高光谱图像和构建的背景像元高光谱图像进行光谱维度的协同表示获得检测结果。本发明充分利用高光谱图像的空间和光谱信息，将空间维度的检测结果作为后验信息，辅助光谱维度的协同表示异常检测，具有优良的检测性能。
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公开(公告)号：CN110570395B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910719986.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空谱联合协同表示的高光谱异常检测方法，对原始高光谱图像进行降维与异常信息提取，获得异常成分最多的降维成分；将预处理后的高光谱图像中像元的灰度值与阈值进行比较确定异常点位置；根据所述异常点位置对原始高光谱图像中同样位置的像元做剔除处理；将原始高光谱图像中剔除异常点之后剩余的像元点向量的均值填充异常点位置的像元，构建一幅近似全部于由背景像元构成的高光谱图像；对所述原始高光谱图像和构建的背景像元高光谱图像进行光谱维度的协同表示获得检测结果。本发明充分利用高光谱图像的空间和光谱信息，将空间维度的检测结果作为后验信息，辅助光谱维度的协同表示异常检测，具有优良的检测性能。
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