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公开(公告)号：CN103075971A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210593203.7
申请日：2012-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01B11/04
Abstract: 本发明属于航天技术与计算机视觉交叉领域，具体涉及一种空间目标主体长度测量的方法，该方法尤其适用于空间卫星的长度测量。本发明利用空间目标的轨道根数在STK中仿真得到空间目标的坐标；然后根据空间目标的坐标和观测站的坐标得到空间目标的侧投影长度；最后以观测站，空间目标及地心三者的相对位置为基础，得到卫星主体的实际长度。本发明方法结合STK仿真软件可以较准确的计算出空间目标主体的长度(其误差小于8％)，从而提高地基观测系统对空间目标观测的性能和效能。
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公开(公告)号：CN103049889A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210525434.4
申请日：2012-12-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种强噪声气动光学效应退化图像的预处理方法，该方法包括下述步骤：(1)获取强噪声气动光学效应退化图像g，图像大小为M×N；(2)对退化图像g进行保结构频域滤波处理，得到去噪图像g1；(3)利用最大似然估计算法，对去噪图像g1进行校正，得到校正图像本发明提出的图像预处理方法，在分析噪声/目标的空频特性的基础上，提出了有效的频域滤波去噪方法，在去噪的同时尽可能保留图像的边缘和细节信息。并与现有的气动光学效应校正算法结合起来，实现了强噪声气动光学效应退化图像的良好校正恢复。
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公开(公告)号：CN102201110A
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：CN201110106299.5
申请日：2011-04-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用目标图像频谱特性的频域滤波去噪方法，步骤为：①将获取的含噪的图像f变换到频域，并将其中心化，得到图像f的中心化频谱F；②根据中心化频谱F，构造相应的滤波器函数H；③将图像f的中心化频谱F与滤波器函数H点乘，得到滤波后的图像频谱G，实现对图像f的频域滤波；④将滤波后的图像频谱G进行反傅立叶变换，并对反变换结果取模，即得到滤波后图像g。本发明对被噪声污染的图像的某些高频成分加以保留，而对其他高频成分也仅做部分抑制。总之，该方法根据目标图像的频谱特性，构造一个合适的滤波器函数，在一定程度上抑制图像的高频成分，能在有效去除噪声的同时，保留图像的边缘和细节，从而减小图像后续处理的难度。
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公开(公告)号：CN104537620B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410844605.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/00 , G06T2207/20004 , G06T2207/20012 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total Variation)TV正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu将步骤(1)中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的u,d1,d2,d3的交替最小求解问题。通过迭代运算最终恢复出原清晰图像u。与现有技术相比，本发明方法将局部方向信息引入最大后验概率(Maximum a posteriori)MAP算法框架，得到新的方向自适应代价函数，克服了传统TV正则项恢复图像边缘模糊的问题；且能够针对复杂模糊类型或具有丰富纹理图像进行恢复。
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公开(公告)号：CN103093425B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210594906.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种气动热辐射指纹库的建立方法，包括：（1）获取红外成像系统的多幅气动热辐射退化图像，形成气动热辐射退化图像序列；（2）求取气动热辐射退化图像序列中的每一幅图像与基准图像之差值即差值图像；（3）对每一幅图像的差值图像进行二维曲面拟合，获得其在对应热流密度下的二维曲面多项式；（4）对多个二维曲面多项式中相同项的系数进行处理，通过拟合建立各相同项的系数关于热流密度的关系式，即确定为气动热辐射指纹库。本发明还公开了通过上述方法建立的指纹库在校正热辐射图像中的应用。本发明的方法能有效降低气动热辐射产生的背景噪声并提高气动热环境中的图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104618718A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410851498.2
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/139 , H04N19/503 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像f；(2)把步骤(1)获取的每一帧图像fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为M×N的子块fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI为子块总数，M，N为预设值；(3)令步骤(2)中第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG-LS编码；(4)第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行空间-时间多预测帧间无损编码。本发明还提供了相应的基于空间-时间多预测模式的无损压缩系统。本发明方法综合了图像在空间和时间上的相关性来改进预测方式，把图像分成若干子块，对不同子块自适应选择最优预测方式进行预测，从而使预测器对图像不同特征的区域具有自适应性，因此基于空间-时间多预测模式的无损编码方法对序列图像的压缩效果较好。
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公开(公告)号：CN104537620A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410844605.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/00 , G06T2207/20004 , G06T2207/20012 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total Variation)TV正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu将步骤(1)中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的u,d1,d2,d3的交替最小求解问题。通过迭代运算最终恢复出原清晰图像u。与现有技术相比，本发明方法将局部方向信息引入最大后验概率(Maximum a posteriori)MAP算法框架，得到新的方向自适应代价函数，克服了传统TV正则项恢复图像边缘模糊的问题；且能够针对复杂模糊类型或具有丰富纹理图像进行恢复。
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公开(公告)号：CN103150705A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201210525435.9
申请日：2012-12-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法，步骤为：①利用光学成像探测系统获取气动光学模糊图像g，图像大小为M*N，作为观测图像；②对气动光学模糊图像g进行校正增强，得到的初始校正图像③对初始校正图像进行分割，找出感兴趣的区域m为感兴趣区域的数目；④对感兴趣的区域再依次进行恢复增强，得到新校正图像⑤将得到的新校正图像拼接到其在初始校正图像的相应位置。本发明构造了边校正、边检测，校正与检测互动的处理流程，由开始全图，约束到若干感兴趣区域，保证校正的实时性、智能化和有效性，实现了空间自适应的弱小目标图像恢复校正。
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公开(公告)号：CN104486628B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410851657.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/89
Abstract: 本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：获取序列图像f；把图像fk,k＝1,2,...划分成互不重叠的子块；令第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG-LS编码；而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间无损编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩参数信息；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；第3j+1帧每个子块独立进行JPEG-LS解码，而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间解码，并拼接
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公开(公告)号：CN103093425A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210594906.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种气动热辐射指纹库的建立方法，包括：（1）获取红外成像系统的多幅气动热辐射退化图像，形成气动热辐射退化图像序列；（2）求取气动热辐射退化图像序列中的每一幅图像与基准图像之差值即差值图像；（3）对每一幅图像的差值图像进行二维曲面拟合，获得其在对应热流密度下的二维曲面多项式；（4）对多个二维曲面多项式中相同项的系数进行处理，通过拟合建立各相同项的系数关于热流密度的关系式，即确定为气动热辐射指纹库。本发明还公开了通过上述方法建立的指纹库在校正热辐射图像中的应用。本发明的方法能有效降低气动热辐射产生的背景噪声并提高气动热环境中的图像质量。
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