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公开(公告)号：CN106060509B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201610334492.7
申请日：2016-05-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N13/122
Abstract: 本发明公开了一种引入颜色校正的自由视点图像合成方法，主要解决现有自由视点合成技术中合成图像颜色不连续和空洞边缘模糊的问题。其实现步骤为：输入左、右视点视图及各自对应的深度图，经过3D变换得到左、右虚拟视图；依据位置关系由左、右虚拟视图合成中间虚拟视图的非闭塞区域；用虚拟视图背景区域间的颜色差异替代虚拟视图闭塞区域间的颜色差异，并利用直方图匹配算法得到经过颜色校正的闭塞区域；融合非闭塞区域和经过颜色校正的闭塞区域，得到有空洞点的中间视点图像；对有空洞点的中间视点图像进行逐层的空洞填充，得到最终的合成虚拟视图。本发明提高了合成虚拟图像的质量，提升了3D视频的观看舒适度，可用于立体多媒体。
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公开(公告)号：CN104156945B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410338662.X
申请日：2014-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开一种基于多目标粒子群算法的灰度图像分割方法，它涉及图像处理技术领域，主要解决传统方法评价指标单一，且易导致区域一致性差、边缘凌乱的问题。其实现步骤为：(1)对待分割灰度图像进行特征提取，即选取图像灰度作为待聚类的数据；(2)设置运行参数并初始化粒子群；(3)结合多目标粒子群算法对数据进行多目标聚类，得到近似Pareto解集；(4)从步骤(3)中得到的解集中选取PBM指标最大的解作为最优解，即聚类结果；(5)根据步骤(4)得到的聚类结果对待分割图像的每个像素点分配类标，得到分割结果。本发明具有分割结果区域一致性好、能够保留完整信息且计算速度快的优点，可用于图像目标识别。
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公开(公告)号：CN103955915A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410097599.5
申请日：2014-03-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像分割的方法，属于图像处理领域，主要解决SVM应用于SAR图像分割易产生边缘分割效果差问题。分割过程为：确定分类中尺度和每个尺度使用次数，得到包含K个元素的尺度向量；第k次分类中，为每类地物在其类别区域内选取像素点作为训练样本用来构造第k次分类字典Ak；对SAR图像的像素点使用尺度向量中第k个元素得到特征向量；根据特征向量和字典Ak，得到稀疏系数；根据稀疏系数判断像素点所属类别；遍历整幅图像，得到图像的本次分类结果；若k＜K,则令k=k+1，为每一类地物随机选取像素点作为下次分类的训练样本，重复上述步骤。本发明具有分割结果区域一致性好，保留信息完整的优点，且对噪声具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103914816A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410077085.3
申请日：2014-03-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提出了一种基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法，实现步骤为：(1)输入视频X；（2）对视频X中的一帧低分辨率图像作双三次插值放大获得放大图像；对距离放大图像最近的高分辨率图像作高通滤波，获得低、高频分量；(3)分别在放大图像和低频分量中提取图像块，并对放大图像块进行非局部正则化，低频图像块作k-means聚类；（4）将新的放大图像块与聚类中心作比较，找到最相似的类，在最相似类中找到相似的低频图像块；(5)由相似的低频图像块找到相对应的高频图像块，再对高频图像块作非局部加权，得到重构的高分辨率图像；(6)对视频每一帧低分辨率图像重复步骤(2)～(5)，获得高分辨率视频。本发明用于视频的增强或恢复。
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公开(公告)号：CN103871031A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410081817.6
申请日：2014-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于核回归的SAR图像相干斑抑制方法，主要是解决现有的核回归去噪方法不能应用于噪声模型为乘性的SAR图像中。其实现过程是：对SAR图像选取邻域窗；用索贝尔sobel算子计算图像块的水平梯度与垂直梯度；依据得到的梯度求得局部自适应协方差矩阵，计算平滑矩阵；通过权影响估计该像素点的理想值得到基本的去噪结果；在基本的滤波结果上重复该过程，得到满意的滤波效果。本发明在抑制相干斑的同时保持点目标和边缘纹理细节信息，提高了SAR图像的相干斑抑制效果，可用于SAR图像目标识别和地物分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103810287B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410064338.3
申请日：2014-02-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一基于有监督共享组件主题模型的图像分类方法，主要解决现有技术中参数数量较多、忽略主题之间相关性和潜在语义特征对图像表示效果较差的问题。其实现步骤是：建立自然图像训练集和自然图像测试集；生成视觉字典；生成图像稀疏表示向量；生成主题分布向量；构建自然图像分类模型；进行自然图像分类。本发明采用使用吉布斯采样方法和主题非平衡先验概率方法，减少了参数数量，增加了主题之间的相关性，图像的主题分布向量对图像的表示效果更好，提高了图像分类正确率。
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公开(公告)号：CN104182945A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410437634.3
申请日：2014-08-30
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双边滤波的极化SAR相干斑噪声的抑制方法，主要解决现有技术边缘纹理细节丢失的问题。其实现过程是：1.对极化SAR图像寻找相似的像素点，组成相似像素点集，得到相似性权重；2.以每一个相似像素点为中心取邻域窗，对邻域窗进行双边滤波，得到滤波结果；3.对相似像素点的所有滤波结果进行非局部权重平均，得到初始滤波后的协方差矩阵；4.对初始滤波后的协方差矩阵进行滤波，得到最终滤波后的协方差矩阵；5.将最终滤波后的协方差矩阵合成伪彩图，并将其转换为灰度图像。本发明能在抑制相干斑的同时保持边缘纹理细节信息，提高了极化SAR图像的相干斑抑制效果，可用于极化SAR图像地物分类和目标识别。
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公开(公告)号：CN104156945A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410338662.X
申请日：2014-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于多目标粒子群算法的灰度图像分割方法，它涉及图像处理技术领域，主要解决传统方法评价指标单一，且易导致区域一致性差、边缘凌乱的问题。其实现步骤为：(1)对待分割灰度图像进行特征提取，即选取图像灰度作为待聚类的数据；(2)设置运行参数并初始化粒子群；(3)结合多目标粒子群算法对数据进行多目标聚类，得到近似Pareto解集；(4)从步骤(3)中得到的解集中选取PBM指标最大的解作为最优解，即聚类结果；(5)根据步骤(4)得到的聚类结果对待分割图像的每个像素点分配类标，得到分割结果。本发明具有分割结果区域一致性好、能够保留完整信息且计算速度快的优点，可用于图像目标识别。
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公开(公告)号：CN104156728A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410334397.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种基于栈式编码和softmax的极化SAR图像分类方法，主要解决现在特征提取需要很多先验知识以及人工劳动强度大的问题。其实现步骤为：(1)输入图像并滤波；(2)提取独立元素；(3)选取训练样本和测试样本并做白化处理；(4)构造栈式编码网络学习更能表征极化SAR图像的高级特征；(5)训练分类器并预测分类结果；(6)计算正确率：(7)输出结果。与经典分类方法相比，本发明所有地物的分类正确率更高，该方法的同质区域也更完整，区域一致性更好，分类性能更好。可适用于对极化SAR图像进行地物分类和目标识别。
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公开(公告)号：CN102073880A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110006401.4
申请日：2011-01-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种利用稀疏表示进行人脸识别的集成方法，主要解决现有K-SVD字典学习方法识别稳定性低的问题。其实现步骤是：利用旋转森林算法生成旋转矩阵，通过旋转矩阵把同一人脸样本数据随机投影到不同的坐标系中，投影后的人脸样本数据比原数据更易于判别；利用稀疏表示分类方法对投影后的人脸样本数据进行识别；对投影后人脸样本的识别结果进行投票选择，得到原人脸样本的识别结果。本发明较现有的基于稀疏表示分类方法，在识别正确率和稳定性方面都有提高，可用于安全验证系统。
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