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公开(公告)号：CN107392869B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710602140.X
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN107085833B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710241062.5
申请日：2017-04-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于梯度倒数自适应开关均中值融合的遥感图像滤波方法，步骤1：获取无人机遥感图像；步骤2：选取大小为n×n的模板，求出模板中心点与模板内其余(n×n‑1)像素点之间的梯度值并保存；步骤3：将步骤2中所得到的梯度值和阈值进行比较，判断该像素点是否由椒盐噪声或随机噪声所引起；步骤4：根据步骤3得出的结果，如果该像素点不是由椒盐噪声或随机噪声引起，用梯度倒数加权算法进行平滑处理；如果该像素点是由椒盐噪声或随机噪声引起，则用自适应开关均中值融合算法进行滤波去噪处理；步骤5：通过步骤4得到滤波去噪后的无人机遥感图像。本发明克服了现有遥感图像滤波算法在面对多种类型分布噪声时适用范围的局限性。
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公开(公告)号：CN106530245A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610959951.0
申请日：2016-10-27
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06T5/009 , G06T5/50 , G06T2207/10048 , G06T2207/20028
Abstract: 本发明公开了一种无人机载隧道火灾红外图像分频段增强方法，1：利用无人机载红外热成像仪拍摄隧道火灾图像；2：将红外火灾图像转换到灰度空间得到灰度图；3：利用红外火灾图像的灰度图进行自适应双边滤波得到低频分量，即基本层；4：由灰度图减去低频分量，得到高频分量，即细节层；5：将基本层通过Naka-Rushton方程处理得到适宜人眼观看的基本层；6：将细节层通过改进的gamma处理得到增强后的细节层；7：将适宜人眼观看的基本层和增强后的细节层相加合成得到增强后的图像；8：将增强后的图像进行直方图均衡化即得到最终处理结果。在火焰整个燃烧过程中，本发明方法都能够有更好的自适应性，对图像进行细节加强处理。
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公开(公告)号：CN106127105A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610415465.2
申请日：2016-06-13
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明公开了一种基于快速随机Radon变换的无人机视觉巡线方法，首先利用无人机图像采集设备，获得要处理的高压线图像，并将获得的降质图像转为灰度图；然后对获得的灰度图提取边缘；然后进行基于角度限定参数判决的Radon变换，将竖直方向检测到的线去掉；最后采用加入双阈值取值范围的随机Radon图像检测算法进行判决，得到输电直线。本发明基于高压输电线是暗目标且近似水平的线状特征，利用基于角度限定的多尺度线状目标强化方法对目标进行优化，然后对筛选后结果进行一定角度范围内的Radon变换，并在Radon变换中通过限定阈值的取值范围来达到准确识别高压电线的结果。
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公开(公告)号：CN105976337A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610307360.5
申请日：2016-05-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中值引导滤波的图像去雾方法，获取雾霾天气下的图像；将获得的含雾图像转换到RGB颜色空间，并且获得各个像素点的R、G、B三个通道的值；对各个像素点的R、G、B三个通道值进行比较，获得最小值，从而得到图像的初始暗通道图像；根据获得的初始暗通道图像，计算大气光值A；根据透射率估计公式，得到粗估计透射率；通过中值引导滤波对粗估计透射率进行滤波，获得精准的透射率；将获得的图像以及获得的大气光值A和获得的透射率代入大气光成像模型方程反向求解即获得去雾图像。本发明在实现对透射率进行精确优化的同时还对暗通道先验对大气光估计的过程进行了优化，同时具有更快的运算速度，更加具有实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106840085B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201611184708.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 长安大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多层信息融合的无人机测高方法，首先在无人机的不同空间位置装备若干个高度传感器，获得各个高度传感器在不同时间和空间的无人机高度观测数据；然后将每个高度传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前两个时刻的估计值进行二步延迟时间融合，得出该高度传感器在不同时刻的时间融合估计值；然后将各个高度传感器同时刻的时间融合估计值进行空间融合，从而得到时空融合估计值；最后将步骤3得到的时空融合估计值和加速度计的测量数据进行基于参数辨识的自适应互补滤波融合，得到最终融合估计值。本发明计算量小，编程简单，在无人机测高领域应用价值明显。
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公开(公告)号：CN108898625A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810670576.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/277
CPC classification number: G06T7/277 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开了一种智能混合群体优化滤波方法法，首先按照权值对粒子进行分层；然后根据不同层粒子的数目，对不同层粒子进行相应的选择不同的运动方式；接着对粒子状态进行估计，将条件均值或具有极大后验概率密度的状态作为系统状态的估计值；然后对粒子状态进行更新，生成合适的建议分布，从而准确地估计目标在当前时刻的位置；最后对粒子状态进行预测，预测的目的是为了下一时刻能更准确的估计目标的状态，即是设计合适的先验分布函数。本发明方法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态，在复杂多变的场景环境中，表现出更高的跟踪准确性。
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公开(公告)号：CN106840085A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611184708.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 长安大学
IPC: G01C5/00
CPC classification number: G01C5/005
Abstract: 本发明公开了一种基于多层信息融合的无人机测高方法，首先在无人机的不同空间位置装备若干个高度传感器，获得各个高度传感器在不同时间和空间的无人机高度观测数据；然后将每个高度传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前两个时刻的估计值进行二步延迟时间融合，得出该高度传感器在不同时刻的时间融合估计值；然后将各个高度传感器同时刻的时间融合估计值进行空间融合，从而得到时空融合估计值；最后将步骤3得到的时空融合估计值和加速度计的测量数据进行基于参数辨识的自适应互补滤波融合，得到最终融合估计值。本发明计算量小，编程简单，在无人机测高领域应用价值明显。
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公开(公告)号：CN106056619A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610415846.0
申请日：2016-06-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/20036
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度约束Radon变换的无人机视觉电线巡检方法，1：利用无人机图像采集设备，获得要处理的高压线图像，并将获得的降质图像转换为灰度图F；2：对灰度图F进行边缘提取处理得到边缘图F’；3：对边缘图F’梯度计算得到梯度幅值Gk；4：设边缘图F’中第k个像素的八方向像素点为ki，其中i＝0,1,…,7，当相邻两个像素ki的梯度幅值Gk相等，则将其组到同一个直线支持区域；5：针对步骤4得到的直线支持区域，拟合出符合条件的直线，并使用数学形态学对拟合出的直线作后续处理；6：对步骤5的拟合结果通过Radon变化检测输电直线。本发明实现了对图像中输电线的检测准确，去掉了冗余的边缘信息，提高了识别输电线的准确度。
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公开(公告)号：CN108898625B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810670576.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种智能混合群体优化滤波方法法，首先按照权值对粒子进行分层；然后根据不同层粒子的数目，对不同层粒子进行相应的选择不同的运动方式；接着对粒子状态进行估计，将条件均值或具有极大后验概率密度的状态作为系统状态的估计值；然后对粒子状态进行更新，生成合适的建议分布，从而准确地估计目标在当前时刻的位置；最后对粒子状态进行预测，预测的目的是为了下一时刻能更准确的估计目标的状态，即是设计合适的先验分布函数。本发明方法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态，在复杂多变的场景环境中，表现出更高的跟踪准确性。
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