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公开(公告)号：CN102800084A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210205761.1
申请日：2012-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种直线目标的图像像主点坐标和畸变系数的测定方法，包括步骤：10.成像曲线目标的对称轴直线方程：对测定对象进行拟合，计算出测定对象的对称轴的斜率；测定对象的图像点转换到在曲线坐标系中的坐标；测算出抛物线方程系数；利用抛物线的顶点转换至图像坐标系的坐标；建立测定对象对称轴的直线方程；20.图像像主点坐标的测算；30.测定图像畸变系数：从测定对象上选取图像点，获取图像点在图像坐标系中的二维坐标；建立畸变系数方程；恢复畸变后，测定对象由曲线变为直线；列出测定对象的法方程式；建立测定对象的法方程式，测算出图像的畸变系数。该测定方法可以对已成像的图片进行图像畸变系数和像主点坐标的测定。
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公开(公告)号：CN113076853B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110338626.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种对公路隧道中的车辆进行定位的系统，系统包括组合灯系统、图像获取模块、图像处理模块；组合灯系统包括多个设置在隧道内的组合灯装置，组合灯装置包括方向指示灯组、用于标识组合灯装置在隧道中位置的多个编码灯，各编码灯显示的图案和预设的编码相对应，各编码灯的编码结合各编码灯的排列顺序构成了与组合灯装置对应的编码序列，图像处理模块根据图像获取模块捕获的视频图像信息提取图像中方向指示灯组的间距，根据图像中组合灯装置对应的编码序列获取该组合灯装置在隧道内的位置，结合图像获取模块的焦距，获取车辆在隧道中的位置信息。本发明提供的系统处理速度快且定位结果准确度高，适用于对隧道中的车辆进行定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112991288B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110256340.0
申请日：2021-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于丰度图像锐化重构的高光谱遥感图像融合方法，通过采用ASD光谱仪在特定时段内实地测量各端元的野外光谱数据，从野外光谱数据中提取端元光谱数据，对第一Hyperion高光谱遥感图像数据空间重采样，得到第二高光谱重采样图像并与基准图像几何配准，依据各端元的野外光谱数据对配准后的第三高光谱重采样图像进行混合像元分解，按最小二乘原理解算得到各端元的第一丰度图像，将基准图像与第一丰度图像通过加权线性计算方法重构锐化的第二丰度图像，利用第二丰度图像及各端元的端元光谱数据计算融合图像，得到与全色波段空间分辨率相同的高光谱遥感图像，可以实现高光谱图像数据与全色波段数据的融合。
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公开(公告)号：CN113326741A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110500421.0
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及多源遥感影像地物分类领域，公开了一种基于SAR影像和光学影像的优化特征选择分类方法，该方法获取同期的SAR和光学影像数据，对图像分别进行预处理后配准；分别提取光学影像光谱特征、纹理特征和SAR影像特征矩阵、极化分解特征；通过使用随机森林算法将提取的各种特征参数进行优化筛选，对提取出的各类特征进行重要性分析以及计算；选取重要性得分较高的影像特征参与影像地物分类，并验证其分类精度。本发明使分类结果更加稳定和精确。
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公开(公告)号：CN113255449A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110442708.2
申请日：2021-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种双目视频图像的实时匹配方法，包括以下步骤：1)使用半径为2个像素的FAST算子对双目图像进行全局特征点提取，生成特征点位置矩阵；2)用共面条件法求解左图像上左核线与右图像上对应核线，记录核线上特征点的位置；3)对左图像进行逐条核线上特征点在右图像上进行匹配，匹配时对右图像的同名核线及上下相邻核线上进行搜索和相关运算，提取最佳匹配点。本发明使用半径为2的FAST有效提高了特征点提取速度、采用多核线匹配提高了正确匹配的特征点数量。
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公开(公告)号：CN112991288A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110256340.0
申请日：2021-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于丰度图像锐化重构的高光谱遥感图像融合方法，通过采用ASD光谱仪在特定时段内实地测量各端元的野外光谱数据，从野外光谱数据中提取端元光谱数据，对第一Hyperion高光谱遥感图像数据空间重采样，得到第二高光谱重采样图像并与基准图像几何配准，依据各端元的野外光谱数据对配准后的第三高光谱重采样图像进行混合像元分解，按最小二乘原理解算得到各端元的第一丰度图像，将基准图像与第一丰度图像通过加权线性计算方法重构锐化的第二丰度图像，利用第二丰度图像及各端元的端元光谱数据计算融合图像，得到与全色波段空间分辨率相同的高光谱遥感图像，可以实现高光谱图像数据与全色波段数据的融合。
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公开(公告)号：CN102789643A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210205792.7
申请日：2012-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公布了一种直线目标的图像畸变系数的测定方法，包括以下步骤：10.图像点的选取与二次曲线拟合：从测定对象上选取n个图像点，获取图像点在图像坐标系o-xy中的二维坐标(xi,yi)；用Axi2+Bxiyi+Cyi2+Dxi+Eyi+1＝0进行拟合；计算出测定对象的对称轴与图像坐标系o-xy纵轴之间的夹角；20.图像点的坐标转换：测算出新图像坐标系o-x′y′与图像坐标系o-xy之间的旋转矩阵R；将图像点的坐标(xi,yi)转换到在新图像坐标系中的坐标(x′i,y′i)；30.测算畸变系数k1：在新图像坐标系中，畸变系数k1和图像点y′i坐标之间的关系为图像点恢复畸变后，应满足将测定对象上的n个图像点在新图像坐标系中的坐标y′i，代入 测定出畸变系数k1。该测定方法利用已成像的图片即可完成对图像畸变系数的测定。
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