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公开(公告)号：CN109741267B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811479352.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三边滤波和神经网络的红外图像非均匀性校正方法，依次载入原始红外图像序列中第n帧原始红外图像作为当前帧图像，确定当前帧图像的第i行第j列像元校正后的灰度值通过快速三边滤波算法对第n帧原始红外图像进行处理，根据当前帧的像元x邻域τ内的像素获得像元x的期望值qn(x)，根据当前帧图像的第i行第j列像元x的期望值与第i行第j列像元校正后的灰度值之间的偏差，通过具有自适应性的迭代步长更新获得第n+1帧原始红外图像第i行第j列像元对应位置的像元增益参数和像元偏置参数通过像元增益参数和像元偏置参数对第n+1帧原始红外图像进行校正。本发明不仅能提高参数的学习速率，还能改善图像的非均匀性校正效果。
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公开(公告)号：CN109741267A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811479352.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三边滤波和神经网络的红外图像非均匀性校正方法，依次载入原始红外图像序列中第n帧原始红外图像作为当前帧图像，确定当前帧图像的第i行第j列像元校正后的灰度值通过快速三边滤波算法对第n帧原始红外图像进行处理，根据当前帧的像元x邻域τ内的像素获得像元x的期望值qn(x)，根据当前帧图像的第i行第j列像元x的期望值 与第i行第j列像元校正后的灰度值 之间的偏差，通过具有自适应性的迭代步长 更新获得第n+1帧原始红外图像第i行第j列像元对应位置的像元增益参数 和像元偏置参数 通过像元增益参数 和像元偏置参数 对第n+1帧原始红外图像进行校正。本发明不仅能提高参数的学习速率，还能改善图像的非均匀性校正效果。
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公开(公告)号：CN109584248A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811386216.0
申请日：2018-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和稠密连接网络的红外面目标实例分割方法，采集并构建实例分割所需的红外图像数据集，获得原有已知的红外标签图像；对所述红外图像数据集作图像增强的预处理；对预处理后的训练集进行处理获得分类结果、边框回归结果和实例分割掩膜结果图；使用随机梯度下降法在卷积神经网络中根据预测损失函数进行反向传播，并更新卷积网络的参数值；每次选取固定数量的红外图像数据训练集送入网络进行处理，重复对卷积网络参数进行迭代更新，直至最大迭代次数完成对卷积网络的训练；对测试集图像数据进行处理，获取实例分割的平均精度和所需时间，以及最终实例分割结果图。
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公开(公告)号：CN107610159A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710782773.3
申请日：2017-09-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/292
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率滤波和时空上下文的红外弱小目标跟踪方法。具体步骤包括：1.获得第一帧图像上下文区域；2.获得第一帧图像时空上下文区域；3.获得第一帧图像时空上下文区域先验模型；4.计算第一帧图像时空上下文区域的置信图矩阵；5.获取第一帧图像时空上下文模型矩阵；6.获得当前帧图像时空上下文区域；7.预测当前帧目标位置；8.判断是否为最后一帧；9.完成红外弱小目标的跟踪。本发明具有红外弱小目标跟踪速度快，时空上下文在线更新参数准确，红外弱小目标跟踪效果好的优点。
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公开(公告)号：CN104268835A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410490136.5
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像几何分离的红外弱小目标增强方法。首先，根据红外图像中弱小目标和背景杂波分布特点，对图像中弱小目标和背景杂波成分分别采用谱图小波变换和非下采样的剪切波变换字典进行稀疏表示；然后将这两个互不相关的稀疏字典引入到图像几何分离框架中，并利用全变分惩罚因子来获得更多背景杂波成分信息，使其得到更有效的分离，从而达到增强弱小目标信号的目的。该方法具有更优的弱小目标增强和背景杂波抑制效果，与经典的最大均值、形态学滤波和二维最小均方误差等滤波方法相比，不但背景抑制因子有所提高，而且也较好地降低了强边缘引起的虚警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113902973A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111122594.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种自编码器和低维流形建模的高光谱异常检测方法，通过原始高光谱图像对栈式自编码器进行训练，获得训练好的栈式自编码器；通过所述训练好的栈式自编码器对原始高光谱图像进行主要特征提取，以完成数据降维，获得降维后高光谱图像Y；对所述降维后高光谱图像Y进行L次随机采样，获得采样图像l＝1,2,…,L；通过低维流形建模对所得每一个采样图像进行重构，获得每一个特征采样图像的重构背景子图像Xl；将所得重构背景子图像Xl求取平均值作为原始高光谱图像的重构背景图像；通过l2范数确定原始高光谱图像和重构背景图像之间的残差r，以残差r作为最后的异常检测结果。本发明有效减少了冗余计算，提升了算法的整体性能，加快了算法速度。
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公开(公告)号：CN108171676B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201711248987.9
申请日：2017-12-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率滤波的多聚焦图像融合方法，其实现步骤为：(1)输入待融合多聚焦图像；(2)对远聚焦图像I1进行曲率滤波；(3)对近距离聚焦图像I2进行曲率滤波；(4)获取曲率滤波后的图像F1和F2；(5)生成特征图像矩阵；(6)获取聚焦度参量；(7)生成临时矩阵；(8)生成进阶矩阵；(9)生成融合图像。本发明利用了同一场景拍摄的聚焦距离远近不同的两幅多聚焦图像进行融合，在提取了图像边缘的清晰特征的同时，保留了聚焦度更高的清晰区域，克服了现有多聚焦图像融合技术中局部像素突变以及局部模糊的缺点。
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公开(公告)号：CN108665425A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810282156.1
申请日：2018-03-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于帧间配准和自适应步长的红外图像非均匀性校正方法，首先计算第n帧和第n-1帧带有非均匀性的原始红外图像的归一化互功率谱，然后求得第n帧和第n-1帧带有非均匀性的原始红外图像的水平相对位移和垂直相对位移；再求出第n帧带有非均匀性的原始红外图像的每一个像元的空间方差和时间方差，利用得到的空间方差和时间方差计算第n帧带有非均匀性的原始红外图像的每一个像元的自适应迭代步长，使用迭代步长更新增益校正系数和偏置校正系数；最后对第n帧和第n-1帧带有非均匀性的原始红外图像的重叠区域的像元进行非均匀性校正。
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公开(公告)号：CN105072311B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510475740.5
申请日：2015-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N1/64
Abstract: 本发明公开了一种红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像序列仿真方法，主要用来生成大量测试红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像场景。其方法实现包括：采集图像背景并仿真目标图像背景，创建目标模型，设置目标航迹，合成目标图像，设置抖动参数，生成抖动偏移量，计算抖动后成像行数，计算抖动后成像信号，生成抖动目标图像，输出红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像序列。本发明具有计算量小，红外扫描相机抖动的红外弱小目标图像真实度高，纹理细节特征丰富并且红外弱小目标大小，红外弱小目标信噪比，红外弱小目标运动速度，红外弱小目标航迹，红外扫描相机抖动参数可控制的优点。
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公开(公告)号：CN104268835B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410490136.5
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像几何分离的红外弱小目标增强方法。首先，根据红外图像中弱小目标和背景杂波分布特点，对图像中弱小目标和背景杂波成分分别采用谱图小波变换和非下采样的剪切波变换字典进行稀疏表示；然后将这两个互不相关的稀疏字典引入到图像几何分离框架中，并利用全变分惩罚因子来获得更多背景杂波成分信息，使其得到更有效的分离，从而达到增强弱小目标信号的目的。该方法具有更优的弱小目标增强和背景杂波抑制效果，与经典的最大均值、形态学滤波和二维最小均方误差等滤波方法相比，不但背景抑制因子有所提高，而且也较好地降低了强边缘引起的虚警。
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