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公开(公告)号：CN114821136A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210372999.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/778 , G06K9/62 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种自适应的云微粒子图像数据处理方法，主要包括依据机载综合气象测量系统所得信息，首先对原始云微粒子图像数据进行基于高度的批次、数据块划分及随机样本选择，然后进行基于温度的批次、数据块划分及随机样本选择，接着对数据进行聚类处理，再针对特定时间段原始云微粒子图像数据建立深度学习模型，对云微粒子数据筛选方案进行比较，确定云微粒子图像数据的处理方案，该方法提高了对云微粒子图像数据筛选的准确性、可靠性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN111860571B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010495758.2
申请日：2020-06-03
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CIP数据质量控制的云微粒子分类方法，主要包括首先对CIP图像进行预处理，然后对二值化的CIP图像进行云微粒子图像质量控制，接着CIP图像进行分割处理，建立基于迁移学习的深度神经网络分类模型，由于现有方法中缺乏对CIP数据进行图像质量控制并结合深度神经网络对CIP云微粒子图像进行分类，通过该方法可有效的提高对CIP云微粒子图像分类准确率。
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公开(公告)号：CN111651411A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010317537.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂地形遥感土壤水分产品降尺度方法，通过获取多种产品数据，纳入地形因子；并对多种产品数据预处理，将距离，经度，纬度，是否当天以及上午/下午作为新的特征，进行随机森林建模，得到一个最优模型；把所有自变量数据预处理后输入模型进行预测，得到降尺度数据，本发明通过耦合光学遥感和微波遥感建模，采用随机森林算法对遥感土壤水分产品进行降尺度反演，构建土壤水分与影响变量间的多维复杂非线性关系模型，得到精细空间尺度的土壤水分数据，实现多源遥感优势互补，取长补短，提高反演精度。
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公开(公告)号：CN108765491A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810546541.2
申请日：2018-05-31
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T2207/10044 , G06T2207/20164
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像舰船目标检测方法，其实现步骤为：确定待输入的SAR舰船图像，进行杂波抑制；接着用改进的SLIC超像素生成算法将SAR舰船图像分割成超像素块，然后计算各超像素块自信息值并设定阈值T1选出候选超像素块；计算候选超像素斑块四个方向的拓展邻域加权信息熵，设定拓展邻域加权信息熵增长率T2以剔除虚警候选超像素斑块；对检测结果进行Harris角点检测，设定角点数目T3进一步滤除虚警斑块，得到最终SAR图像舰船目标检测结果。本发明充分利用超像素分割、信息论检测、Harris角点检测相结合来实现SAR图像舰船目标检测，得到的检测结果显示本发明方法正确检测率高、虚警率和漏检率低，并且检测失真率低。
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公开(公告)号：CN116016794A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211564903.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了一种分级图像显示方法，属于图像显示技术领域，该方法具体步骤包括：将原始图像的属性信息进行分级；根据不同的属性信息对应嵌入不同的图像信息，将不同的图像信息生成对应的密钥；彩色图像信息通过颜色到灰度映射算法将原始彩色图信息高频小波子带中，颜色恢复算法根据密钥将色彩信息提取出来重建彩色图；深度图像信息通过深度到灰度的映射算法，将深度图像信息的隐藏在高频小波子带中，深度恢复算法根据密钥将深度信息提取出来重建深度图；根据显示需求提取密钥，依据密钥从重建图像中提取对应属性信息的图像，实现分级图像显示。该方法能够较好实现图像不同属性信息嵌入与图像重建，获取的重建图像的质量较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114648711B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210374321.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/20 , G06V10/50 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的云微粒子图像虚假目标滤除方法，主要包括首先对原始云微粒子图像数据进行聚类和同区域搜索，然后对所有图像数据进行单个云微粒子区域提取，接着将单个云微粒子区域与其所属图像数据中的中心像素块之间的空间重叠关系特征、单个云微粒子区域的长宽比特征及单个云微粒子区域的统计分布特征结合，对原始云微粒子图像中的虚假目标进行滤除，通过该方法来对虚假目标进行滤除，可以提高云微粒子图像中虚假目标滤除的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111651411B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010317537.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂地形遥感土壤水分产品降尺度方法，通过获取多种产品数据，纳入地形因子；并对多种产品数据预处理，将距离，经度，纬度，是否当天以及上午/下午作为新的特征，进行随机森林建模，得到一个最优模型；把所有自变量数据预处理后输入模型进行预测，得到降尺度数据，本发明通过耦合光学遥感和微波遥感建模，采用随机森林算法对遥感土壤水分产品进行降尺度反演，构建土壤水分与影响变量间的多维复杂非线性关系模型，得到精细空间尺度的土壤水分数据，实现多源遥感优势互补，取长补短，提高反演精度。
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公开(公告)号：CN114708543B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210629393.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种考场监控视频图像中考生定位方法，主要包括，首先根据考场监控视频图像数据中考生的耳朵可见情况、对包含了不同考试场景、不同考生的大量考场监控视频图像数据进行基于考生头顶部头发区域的框选标记，建立考生头顶部头发区域数据集，在此基础上进行基于高虚警率的目标检测的初步筛选，最后建立基于SSD深度学习目标检测的模型，对考生头发区域定位，最终实现考生的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中考生定位的准确性、可靠性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN114677499A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210372813.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/22 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种云微粒子图像粒子区域定位方法，主要包括首先对原始云微粒子图像数据进行数据划分和聚类，然后对所有图像数据进行像素块同区域搜索及像素块属性进行判定，接着对附属像素块进行了基于像素块轮次距离和像素块相似性距离的归属可能性值计算的多重归属性进行认定，再云微粒子区域进行定位，通过该方法可提高云微粒子数据中像素块划分的准确性和粒子区域定位准确性。
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公开(公告)号：CN108830883A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810567306.3
申请日：2018-06-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素结构的视觉注意SAR图像目标检测方法，属于雷达遥感或图像处理技术，主要解决SAR图像目标检测时检测率低、虚警率和漏检率高以及检测到的目标失真的问题。其实现步骤为：确定待输入的SAR图像，先进行滤波；接着提取灰度和方向初级视觉特征；进行归一化和显著性处理；生成显著图；设定阈值Sth生成二值化的显著图选出候选目标区域；将二值化的显著图和滤波后的图像点乘；用SLIC超像素生成算法将图像分割成超像素区域；设定角点检测的阈值Rth对图像进行Harris角点检测以突出目标与背景的超像素的结构特征的差异；统计每个超像素区域内的角点个数；设定阈值Th进行离群值检测以剔除候选目标区域中包含的虚警，得到最终SAR图像目标检测结果。本发明充分利用超像素、视觉注意、Harris角点检测相结合的方法来实现SAR图像目标检测，得到的检测结果显示本发明方法检测率高、虚警率和漏检率低，并且检测结果不失真，即检测后的SAR图像目标形态能够完整的保留。
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