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公开(公告)号：CN109886355B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910168268.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/28 , G06T7/66
Abstract: 本发明公开了一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法，包括以下步骤：S1、输入检测图像G1，并进行中值滤波，去除噪声,得到图像G2；S2、对图像G2二值化处理得到G3，得到目标矩形区域顶点信息D；S3、将目标区域的G3图像使用双线性插值缩放成G4图像；S4、将图像G4数据存放在一维数组中传入训练好的SVM模型，SVM分类器输出目标固定翼飞机朝向H；S5、利用固定翼朝向H和目标区域矩形顶点信息D估计固定翼要害点大致区域A5；S6、对G3图像A5区域求出最大连通域重心M，该坐标M即为固定翼要害点。本发明通过空中固定翼要害点检测算法，检测固定翼要害点的位置，通过对固定翼飞机在二维图像平面上的朝向进行判断，从而准确检测到固定翼尾翼要害点位置。
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公开(公告)号：CN113962908B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111569294.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种气动光学效应大视场退化图像逐点校正复原方法，包括：计算输入的退化图像的梯度，选取多个大梯度区域，并计算每个局部区域的模糊核；逐点计算到最近两个局部区域中心点的距离，并根据每个像素点的两个距离对全图各点的模糊核进行反距离加权插值计算，得到全图各点模糊核初值，构成初始模糊核矩阵；根据初始模糊核矩阵建立空变退化模型，并添加非负性约束正则化项和基于自适应各向异性变系数的稀疏性约束正则化项使目标图像和各点模糊核具有非负性和空间自适应性；求解空变退化模型，得到各点的模糊核与各点的灰度值来实现逐点校正，最终输出空变退化复原图像。本发明能够对大视场的气动光学效应空变退化图像进行校正复原。
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公开(公告)号：CN114331922A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210229047.X
申请日：2022-03-10
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法，包括以下步骤：S1、提取原始气动光学效应湍流退化图像的特征图；S2、通过预先构建的自校准网络对特征图进行校准，得到针对湍流退化图像局部模糊区域校准的局部融合特征图；S3、对原始气动光学效应湍流退化图像的特征图进行多尺度卷积恢复，得到针对全局区域的全局恢复特征图；S4、将局部融合特征图和全局恢复特征图合并，并通过卷积对合并后的特征图进行图像复原。本发明能在利用图像潜在高、低分辨率空间信息的同时兼顾到图像的多尺度信息，从而精准复原气动光学效应湍流退化图像。
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公开(公告)号：CN113935925B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111548604.6
申请日：2021-12-17
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种气动光学效应空变模糊图像复原方法，包括以下步骤：采用二叉树结构对空变模糊图像进行第一次分区，将整幅图像先纵向再横向划分为四块面积形状相等的区域；建立退化模型，且在退化模型中添加平滑因子约束项；使用交替极小化迭代方法对每一块区域求解模糊核，分别比较相邻图像块模糊核的相似性，若小于设定阈值则将相应图像块重新按照二叉树结构继续分区，直到相邻图像块模糊核的相似性满足设定阈值；对所有求解的模糊核逐点线性插值得到每一个像素点的模糊核，构造卷积核矩阵，使得卷积核矩阵每一行对应每一个像素点的模糊核；根据卷积核矩阵构建空变卷积模型，求解得到完整去卷积的复原图像。
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公开(公告)号：CN109961429A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910221929.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目红外图像的受电弓检测定位方法及系统，其中检测定位方法包括步骤：获取并缓存多帧受电弓原始图像；在所述图像中提取感兴趣区域图像进行预处理，并对预处理的图像进行图像分割，提取受电弓碳滑板区域；对所述受电弓碳滑板区域进行水平边缘检测，提取受电弓碳滑板区域外部轮廓的像素点；根据所述受电弓碳滑板区域外部轮廓的像素点确定所述受电弓碳滑板区域外部轮廓在感兴趣区域图像中的位置，并在受电弓原始图像中对受电弓进行检测定位。本发明对单目红外图像中的受电弓可以进行实时且无接触的测量，提高检测速度和检测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117095309B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311362154.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种极化SAR影像旋转域特征表达提取与分类方法，该方法包括以下步骤：获取PolSAR图像中各像素的极化相干矩阵，利用不同极化方向角对应的极化旋转矩阵生成待分类像素的旋转域极化相干矩阵序列，作为3D卷积视觉Transformer的输入；在3D卷积视觉Transformer中先使用两个3D卷积块来捕获极化相干矩阵的中级特征映射；将第二个3D卷积块的输出作为后续两个3D视觉Transformer块和两个3D池化层的输入，学习旋转域极化相干矩阵的高级特征表示；利用3D视觉Transformer学习输入特征图的局部和全局特征表示；利用所提出的3D卷积视觉Transformer输出的高级特征图进行分(56)对比文件Rong Gui等.Unsupervised PolSAR ChangeDetection Based on Polarimetric DistanceMeasurements and ConvLSTM Network《.IEEEJOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIEDEARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING》.2023,第9762-9776页.凌旭峰等.基于自注意力的合成孔径雷达图像目标分类方法《.现代雷达》.2022,第44卷(第7期),第50-55页.Hongmiao Wangdeng .Land CoverClassification for Polarimetric SARImages Based on Vision Transformer.《remote sensing》.2022,第1-23页.
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公开(公告)号：CN116541507A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310820674.5
申请日：2023-07-06
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于动态语义图神经网络的视觉问答方法及系统，所述方法包括：构建包含Glove词嵌入模型、Bi‑GRU模型、双线性注意力模型、图注意网络模型和多层感知机模型的动态语义图神经网络模型；基于多个训练样本，对用于视觉问答预测的所述动态语义图神经网络模型进行训练，得到目标视觉问答模型；其中，每个训练样本包括：训练图像和该训练图像对应的训练问句文本；将目标图像和所述目标图像对应的待测问句文本输入至所述目标视觉问答模型中，得到目标视觉问答结果。本发明能够有效提升视觉问答模型的性能，并能够提升视觉问答的准确率。
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公开(公告)号：CN109949209B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910168260.2
申请日：2019-03-06
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例分割的绳索检测以及绳索的去除方法，包括以下步骤：S1、采集飞艇吊舱拍摄的图像数据和人工拍摄的电线图像数据，对图像数据进行预处理；S2、构建可配置的深度学习模型，初始化模型参数，将图像数据划分为训练集和测试集，利用训练集和测试集中的数据对深度学习模型进行训练；S3、对待处理的图像，使用训练好的模型进行处理，得到绳索的初步分割图；S4、将初步分割图转化为灰度图，利用最大类间方差算法对绳索进行精细分割；S5、对精细分割绳索后的图像，采用快速多极算法去除绳索并修复图像。本发明结合语义分割算法提供了一种适用于复杂背景下的航拍图像中绳索的分割以及去除方法。
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公开(公告)号：CN113793284A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111358837.X
申请日：2021-11-17
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供了一种气动光学效应空变模糊图像不均匀分块的图像复原方法，包括以下步骤：输入气动光学效应空变图像；滤除对模糊核估计不利的小结构图像，得到多个带有大结构的梯度域图像的待估计模糊核图像块集合；根据待估计模糊核图像块集合中的索引坐标进行行列区分，得到行离散序号组与列离散序号组的两组排序组；删除两组排序组中相邻元素小于预设阈值的行或者列，剩余的行和列所划分的图像块组成待插值模糊核图像块集合；求解待估计模糊核图像块集合和待插值模糊核图像块集合中各个图像块的模糊核；利用超拉普拉斯先验图像退化模型复原图像块，并拼接成完整图像。本发明能够满足在多目标，复杂的宽视场湍流场景下的图像复原工作。
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公开(公告)号：CN109886355A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910168268.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法，包括以下步骤：S1、输入检测图像G1，并进行中值滤波，去除噪声,得到图像G2；S2、对图像G2二值化处理得到G3，得到目标矩形区域顶点信息D；S3、将目标区域的G3图像使用双线性插值缩放成G4图像；S4、将图像G4数据存放在一维数组中传入训练好的SVM模型，SVM分类器输出目标固定翼飞机朝向H；S5、利用固定翼朝向H和目标区域矩形顶点信息D估计固定翼要害点大致区域A5；S6、对G3图像A5区域求出最大连通域重心M，该坐标M即为固定翼要害点。本发明通过空中固定翼要害点检测算法，检测固定翼要害点的位置，通过对固定翼飞机在二维图像平面上的朝向进行判断，从而准确检测到固定翼尾翼要害点位置。
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