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公开(公告)号：CN104820996B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510236291.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的自适应分块的目标跟踪方法，本发明的有益效果是：（1）构建了更加具有鲁棒性的跟踪目标动态模型的方法：设计自适应分块方法，通过分块、判断遮挡、自适应融合三个步骤获得鲁棒的被跟踪目标动态模型。（2）在复杂环境下更新待融合图像块的权重：在跟踪过程中，考虑到背景对目标模板的影响，利用改进的权重计算方法更新待融合图像块的权重，以保证跟踪的准确性。（3）对运动目标初步跟踪结果进行校正：通过SURF特征匹配对初步跟踪结果做校正，提高算法的跟踪精度。既能很好地处理目标遮挡的状况，又能在环境影响下精确定位目标，还能自适应改变跟踪窗口大小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104820996A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510236291.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/223 , G06T2207/10016 , G06T2207/30241
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的自适应分块的目标跟踪方法，本发明的有益效果是：（1）构建了更加具有鲁棒性的跟踪目标动态模型的方法：设计自适应分块方法，通过分块、判断遮挡、自适应融合三个步骤获得鲁棒的被跟踪目标动态模型。（2）在复杂环境下更新待融合图像块的权重：在跟踪过程中，考虑到背景对目标模板的影响，利用改进的权重计算方法更新待融合图像块的权重，以保证跟踪的准确性。（3）对运动目标初步跟踪结果进行校正：通过SURF特征匹配对初步跟踪结果做校正，提高算法的跟踪精度。既能很好地处理目标遮挡的状况，又能在环境影响下精确定位目标，还能自适应改变跟踪窗口大小。
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公开(公告)号：CN104809712A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510250849.9
申请日：2015-05-15
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集的图像快速修复方法，其步骤包括：对采集到的数字图像建立粗糙集模型，抽象出一个知识表达系统；然后根据知识表达系统中的等价关系进行亮度等级划分；按照划分分别用上近似下近似求取论域（图像）的光照亮度层；然后引入近似分类精度，系统参数重要度，计算其值随划分层数变化趋势；最后根据他们的收敛性反馈最佳划分从而自适应亮度层，将所有亮度层划分为过量区域、正常区域、过暗区域，以正常区域为基准逐层恢复亮度。最终得到清晰、可视性良好、细节更为突出的图像，本发明适应能力强，能够克服各种苛刻光照环境条件，处理速度快，具有一定的在线实时性，具有很大的现实意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN104766286B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201510218407.6
申请日：2015-04-30
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾装置，包括图像采集装置、环境光估算模块、大气光幕估算模块、图像复原模块与图像调整模块，图像复原模块根据环境光、大气光幕和大气散射模型计算复原图像；图像调整模块包括亮度调整模块和色调调整模块，对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明还公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾方法，包括对环境图像进行环境光估算、大气光幕估算；计算复原图像；根据人眼视觉特性对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明可以对无人驾驶汽车的立体视觉系统进行改进，先对前方道路图像进行去雾处理，再合成实时的3D图像，可以提高3D图像的清晰度和准确率，更加及时地发现潜在的危险。
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公开(公告)号：CN104809712B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201510250849.9
申请日：2015-05-15
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集的图像快速修复方法，其步骤包括：对采集到的数字图像建立粗糙集模型，抽象出一个知识表达系统；然后根据知识表达系统中的等价关系进行亮度等级划分；按照划分分别用上近似下近似求取论域（图像）的光照亮度层；然后引入近似分类精度，系统参数重要度，计算其值随划分层数变化趋势；最后根据他们的收敛性反馈最佳划分从而自适应亮度层，将所有亮度层划分为过量区域、正常区域、过暗区域，以正常区域为基准逐层恢复亮度。最终得到清晰、可视性良好、细节更为突出的图像，本发明适应能力强，能够克服各种苛刻光照环境条件，处理速度快，具有一定的在线实时性，具有很大的现实意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN104766286A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510218407.6
申请日：2015-04-30
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾装置，包括图像采集装置、环境光估算模块、大气光幕估算模块、图像复原模块与图像调整模块，图像复原模块根据环境光、大气光幕和大气散射模型计算复原图像；图像调整模块包括亮度调整模块和色调调整模块，对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明还公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾方法，包括对环境图像进行环境光估算、大气光幕估算；计算复原图像；根据人眼视觉特性对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明可以对无人驾驶汽车的立体视觉系统进行改进，先对前方道路图像进行去雾处理，再合成实时的3D图像，可以提高3D图像的清晰度和准确率，更加及时地发现潜在的危险。
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