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公开(公告)号：CN107341824B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710437271.7
申请日：2017-06-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种图像配准的综合评价指标生成方法，其步骤包括：在初始匹配特征点对中随机选取，得到其子集，利用子集计算变换矩阵；计算每对匹配特征点对的匹配误差和所有匹配误差的均值，通过前者小于后者的数目获得累积误差消除指标Z；计算参考图像中不同匹配特征点对间距离总和，将参考图像划分图像块，统计其中的匹配特征点对占比与其最大值和最小值之差，获得分布指标P；计算每对匹配特征点对的匹配量化误差并求和，得到匹配量化误差指标O；计算所有匹配特征点对匹配误差均值并求出均值量化误差指标R；将Z、P、O和R组合计算最终的综合评价指标RE。本发明能够有效解决RMSE类似评价指标会受到特征点数目和误差均值影响的问题。
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公开(公告)号：CN107977996B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710983474.6
申请日：2017-10-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于靶标标定定位模型的空间目标定位方法，该方法针对双目系统，其实现过程包括：首先，设置空间坐标系和定位相机，然后通过四个平面靶标标定，确定定位模型的投影参数；再者，通过两个立体靶标标定，确定定位模型的相机光心参数；最后，根据定位模型中的共线性，确定待测量目标物的空间坐标。本发明运用靶标标定定位模型参数，利用定位模型中的共线关系定位，降低了定位系统中标定过程的复杂性，改善了立体视觉定位精度较低的问题，可简单、准确地构建室内定位系统。
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公开(公告)号：CN106023102B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610322871.4
申请日：2016-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度结构块的图像修复方法，主要解决现有技术对修复较大结构区域时易出现失真的技术问题。其实现过程包括：针对待修复区域边沿像素，通过其在不同尺度下的不一致性度量和尺度不变性度量计算优先级；对当前优先级最高的待修复区域边沿像素，依其优先级自适应确定待修复块尺寸；应用非局部重构技术对该待修复块进行修复；遍历图中待修复区域，重复上述过程,直到修复结束。本发明运用不同尺度图像块结构信息，挑选有效结构块修复，改善了非规则纹理和随机内容优先级判断，保持了图像纹理和结构一致性也抑制了人工效应。本发明获得视觉效果和数据指标更好的图像修复结果，可用于破损图像修复及目标物移除。
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公开(公告)号：CN105374017B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510862959.0
申请日：2015-11-30
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安航天天绘数据技术有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种结合极化分解向量统计分布的极化SAR图像滤波方法，通过对输入的极化SAR图像数据进行极化目标分解，得到散射向量；对输入的极化SAR数据利用非局部方法，得到每一个像素点和其搜索窗内的其他像素点的权值；根据极化SAR数据的极化分解向量的分布特性，求得极化相似性的度量公式及阈值，对于每个像素点的搜索窗内的像素点进行相似性度量，找到每一个像素点的相似集合，对权值公式进行修改；利用最终的权值公式对每一个像素点进行滤波，得到滤波后的极化SAR图像数据；本发明解决了滤波方法不能很好保持图像细节信息和散射特性的问题，使得在对极化SAR图像进行相干斑抑制的同时也能很好的保持图像的细节和散射特性。
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公开(公告)号：CN107464220A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710532751.1
申请日：2017-07-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于公路面层病害检测预处理技术领域，具体公开了一种基于重力叠加模型的公路面层病害图像增强方法，包括步骤：(1)输入实时拍摄得到的路面视频，并对其采样获得公路面层病害图像Xt；(2)制作基于灰度值-距离的叠加权重对照表M，大小为m×n；(3)对于图像X中每一像素i做基于重力叠加模型的双边滤波,得到增强的像素值Yt,i；(4)遍历Xt，得到最终增强结果Yt。本发明方法不仅具有双边滤波、可以同时平滑噪声和保持目标边缘的特点，而且在重力叠加模型中引入了一个向上的弹力分量，用来滤除掉大量较大的孤立斑点噪声，能够针对公路面层病害图像进行有效的增强滤波，从而为之后病害区域检测提供高质量的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104732493B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510119457.9
申请日：2015-03-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Primal Sketch分类和SVD域改进MMSE估计的SAR图像去噪算法，解决现有技术对SAR图像去噪时细节模糊的问题。主要内容是：首先，在Primal Sketch算法中，采用双邻域对比度增强的方法改进了能量图像，然后采用Primal Sketch算法将SAR图像分为边缘类和非边缘类两类；分别对这两类的像素点进行NLSVD分解，用含有收缩因子的最小均方误差准则估计奇异值矩阵，反变换得到边缘类的估计值和非边缘类的估计值；最后计算边缘系数，通过巴特沃斯融合的方法融合边缘类和非边缘类的边界得到去噪结果。该方法能有效的去除SAR图像中的斑点噪声，且很好的保持了边缘和点目标信息。
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公开(公告)号：CN103839075B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410062506.5
申请日：2014-02-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法，主要是对现有稀疏表示方法对于SAR图像分类效果的提高。其实现过程是：(1)输入待训练的SAR图像，对其进行特征提取，划分相似集合；(2)对每一类SAR图像的相似集合进行联合稀疏表示，对应得到每一个相似集合的小字典及稀疏系数；(4)输入待测试的SAR图像，对其进行特征提取，将特征向量在小字典上进行投影，得到测试图像的系数；(5)将测试图像的系数与所有训练图像的稀疏系数进行匹配，找出稀疏系数中最匹配的一组系数，将其标记类别作为待测试SAR图像所属类别。本发明在均匀纹理图像和SAR图像分类的正确率上较传统KNN和经典的稀疏表示分类方法有较大提高。
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公开(公告)号：CN103839235B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410062149.2
申请日：2014-02-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，它属于图像处理技术领域，主要克服现有Bandelet域去噪方法中方向判断不够准确的问题。其实现过程是：(1)输入含噪图像；(2)对含噪图像进行平移不变小波变换并计算小波子带的几何方向；(3)结合每个子块相似块的方向信息采用一定规则修正原始方向，从而得到修正后的几何方向；(3)往修正后的几何方向投影得到Bandelet系数；(4)对Bandelet系数做硬阈值收缩处理，重构得到去噪后的图像。本发明相对于原始Bandelet域图像去噪方法以及其它一些经典的去噪方法有一定改善。
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公开(公告)号：CN103198482B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310117627.0
申请日：2013-04-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法，主要解决现有变化检测方法不能既有效去除伪变化信息又保持边缘信息的问题。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，计算其对应像素点的结构相似度系数，得到一幅相似度差异图；对两幅遥感图像做差得到一幅差值图像；对差值图的像素进行类别标记得到一幅类别标记图；根据类别标记图对差值图进行滤波处理得到一幅去噪差值图；对相似度差异图和去噪差异图进行模糊隶属度融合并分类得到变化检测结果。本发明具有较强的抗噪性，能有效去除伪变化信息，同时保留较好的边缘信息，检测结果准确率高，可用于城区扩展监测、森林和植被变化监测。
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公开(公告)号：CN103218791B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310161279.7
申请日：2013-05-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏自适应字典的图像去噪方法，主要解决现有方法训练字典时存在过拟合和自适应性不足的缺点。其实现过程是：(1)从含噪图像中获取图像块并列化为向量组成训练数据集；(2)利用训练数据集迭代地训练字典，在迭代过程中，将上次迭代所得的字典作为本次迭代的基字典，迭代完成后得到最终的字典和训练数据集在该字典上的编码系数矩阵；(3)利用训练所得的字典和编码系数矩阵得到去噪后的数据集；（4）利用去噪后的数据集重构出去噪后的图像。本发明方法训练出来的字典具有稀疏性和较好的自适应性，提高了图像去噪的效果，可用于对自然图像和医学CT图像的去噪。
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