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公开(公告)号：CN114842053A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210545083.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于相对熵的相关滤波跟踪方法，包括步骤1：读取视频第一帧图像与待跟踪目标的位置信息，加入训练集；步骤2：提取当前训练集中的特征，训练相关滤波器，进行初始化，使用相对熵的度量方法对响应图进行拟合；步骤3：以上一帧目标位置为中心提取图像块用于目标检测，对当前帧图像的候选样本提取特征；步骤4：模型优化，生成优化更新后的基于相对熵的相关滤波器；步骤5：使优化更新后的相关滤波器与候选的图像块在频域上进行卷积操作，得到的结果通过逆傅里叶变换到时域的响应图；步骤6：重复步骤3‑5直至读取视频所有帧结束。该方法具有较高的识别精度，能够在光照变化，目标遮挡、变形和快速运动等复杂环境下稳定的跟踪目标。
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公开(公告)号：CN109858483B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910056298.0
申请日：2019-01-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于共生滤波形态学和局部熵的小目标检测方法，该方法包括如下步骤：步骤1：提取原图像共生矩阵；步骤2：图像进行共生滤波形态学腐蚀，使用带局部熵的自适应结构元素进行取最小值操作；步骤3：提取腐蚀后图像共生矩阵；步骤4：对腐蚀后图像进行共生滤波形态学膨胀，使用带局部熵的自适应结构元素进行取最大值操作；步骤5：将原图像矩阵减去膨胀之后的图像，得到原图像Top‑Hat变换后的滤波图像；步骤6：将滤波灰度图像转换为双精度，提升显示效果，显示目标图像。本发明解决了现有方法中目标突出效果不明显，以及对噪声敏感的问题。
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公开(公告)号：CN114677293A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210227879.8
申请日：2022-03-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度子空间嵌入的全色锐化方法及装置，其主要步骤概括为：步骤1：从遥感卫星数据集中获得全色图像（PAN）和多光谱图像（MS），并进行像素匹配；步骤2：对通过步骤一得到的MS数据进行子空间表征，得到子空间基；步骤3：根据步骤一得到的MS图与PAN图，将它们输入由杨俊峰博士设计的用于全色锐化的神经网络PanNet，得到一份该网络输出的高分辨率多光谱图像；步骤4：将以上步骤得到的数据输入本算法的数学模型中，根据替代方向乘数方法进行迭代，迭代计算得到高分辨率多光谱图像。提出的发明方法能够通过观测到的全色图像与多光谱图像得到噪声更少、光谱失真更少、纹理更加清晰的高分辨率多光谱图像。
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公开(公告)号：CN114418967A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111638196.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间感知的非局部低秩红外小目标检测方法，旨在解决现有技术中红外小目标检测过程中可辨别性的问题。其包括：建立非局部低秩检测模型，并获取多幅连续采集的待检测红外图像；根据待检测红外图像为非局部低秩检测模型设置参数权重；对每一幅待检测红外图像进行去噪、图像分割和相似块分类，得到分类后的红外补丁块；根据分类后的红外补丁块，利用非局部低秩检测模型计算目标图像并进行迭代优化，得到最优目标图像。本发明方法能够更好的概括非局部空间稀疏限制，避免低秩矩阵的偏离近似值，能够更好的恢复出目标结构更加明确、纹理更加清晰的干净红外目标图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298136A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110556609.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于alpha散度的孪生网络跟踪方法，旨在解决现有技术难以实现高鲁棒性和准确性的视觉跟踪的技术问题。其包括：获取待跟踪图像和训练好的孪生网络，所述孪生网络基于alpha散度进行训练；利用ResNet50提取待跟踪图像的深度特征；利用目标中心回归分支处理待跟踪图像的深度特征，获得待跟踪图像的预测目标位置；利用目标框回归分支分别处理待跟踪图像的深度特征，获得待跟踪图像的预测目标框。本发明能够从概率角度解释了人工标注带来的噪声、不确定度，具有更高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110443209A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729259.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵恢复的红外小目标检测方法，将红外小目标检测作为低秩和稀疏矩阵的恢复优化问题，采用截断核范数代替传统的核范数，只对矩阵的秩以外的数据约束最小化，避免了所有奇异值被同时最小化而不能很好地近似秩的缺点；在优化稀疏矩阵恢复问题上采用lq-norm代替传统的l1-norm，避免了因稀疏约束松弛而导致结果偏离实际的问题；本发明采用交替方向乘数(ADMM)给出了一种详细的算法来解决这种具有两个非平滑分量的非凸问题，通过选取信号杂波比增益和背景抑制因子两种指标，对4种不同模型进行对比实验，可以得出本发明提出的方法具有更高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109753912A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811620045.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明揭示了一种基于张量的多光谱掌纹匹配方法，该方法包括如下步骤：S1：得到目标掌纹图像，S2：预处理步骤；对S1步骤中得到的目标掌纹图像中的感兴趣图像进行预处理；S3：特征提取步骤；对经S2步骤预处理后的灰度图像上的掌纹兴趣点提取；S4：存储步骤；将S3步骤提取到的掌纹特征存储至掌纹信息库，再对掌纹信息库中的信息进行提取；S5：特征点匹配步骤；对S4步骤提取到的掌纹信息进行特征点匹配；S6：图像匹配分数计算，根据匹配点对间的结构信息构建张量，求解匹配分数判断匹配结果。本发明利用了一种新的算法实现了在颜色空间上的去相关，使得各层色彩空间之间的对比度更强，同时各层图片也具有了更为丰富的特征信息。
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公开(公告)号：CN104655135B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510084399.0
申请日：2015-02-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地标识别的飞行器视觉导航方法，属于飞行器视觉导航领域。该方法具体包括：通过对成像传感器采集待处理图像序列中的地标进行识别，利用序列图像中相邻两帧图像中识别出的地标位置和飞行器的飞行参数信息解算出地标到当前帧图像对应的飞行器的距离，进而解算出飞行器在地球坐标系下的坐标信息；最后，根据解算出的飞行器在地球坐标系下的坐标信息和飞行器的规划的航迹进行航迹校正。本发明在成像制导、飞行器视觉导航等方面提供了技术支撑，该发明具有可靠性好、实用价值高等特点。
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公开(公告)号：CN107301289A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710470908.2
申请日：2017-06-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能博弈的交通流元胞自动机模型的实现方法，该方法包括如下步骤：步骤1：在模拟之前，首先设定模拟时间长度，参数λ，最大速度值vmax，并入区域的前后道路数、长度及连接方式的预设数值；步骤2：在模拟开始时，从原点距离＝0的位置依照泊松分布随机生成车辆，初始速度基于泊松分布生成；步骤3：对已生成车辆判断位置坐标，确定其所在区域，根据不同的改进规则依次判断速度参数；步骤4：结合步骤3确定的速度进行位置更新和状态标志更新，依据状态标志显示和记录相关数据或图像；步骤5：判断时间是否达到仿真时间，否则返回上述步骤。本发明在高速等路况分析，交通检测，收费站设计领域提供了技术支撑，具有较强的实用价值。
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