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公开(公告)号：CN103093241B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310024473.0
申请日：2013-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，能够对非匀质云中的低亮像素进行灰度补偿，从而实现对非匀质云层的判别。第一步：计算云的自适应门限；第二步：提取两幅典型二值图：第三步：获得云的位置标记图：对第二步得到的云海二值图既膨胀又腐蚀，对海二值图只进行膨胀，然后利用这两幅图得到云的位置标记图；第四步：对原图像进行同质化处理：根据第三步得到的云的位置标记图，对非云像素进行灰度补偿，从而使非匀质云变为匀质云；第五步：特征提取及归一化：对第四步同质化处理后的图像提取灰度、纹理和边缘这些针对匀质厚云提取的特征，然后对特征进行归一化；第六步：利用支持向量机进行判决，至此整个过程结束。
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公开(公告)号：CN103150582B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310043710.8
申请日：2013-02-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/72
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文的光学遥感图像云判结果修正方法，不需要建立概率模型，针对云判问题进行设计，同时利用相邻分块的判决结果和背景信息来修正本块判决结果。第一步，读入待处理的相关数据：包括原图的分块索引矩阵、分块灰度均值矩阵和背景信息；第二步，利用Tile的判决值产生Block的判决值，构成Block索引矩阵，并且根据分块灰度均值矩阵建立Block灰度均值矩阵；第三步，利用判决值为非常确定云和非常确定地物的Block，修正判决值为不确定的Block判决值；第四步，应用目标上下文和场景上下文判断处理对象的背景、剔除地物交界处的虚警、剔除朵云的虚警并调整判决准确对象的邻接目标，最终判定出Block是否为云。
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公开(公告)号：CN104951799A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510325430.5
申请日：2015-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种SAR遥感影像溢油检测识别方法，具体过程如下，利用Gamma MAP滤波器对SAR影像滤波，再对其进行Sobel滤波；对Sobel滤波后得到的梯度图，进行分水岭算法实现海陆分割；利用海面区域图像的均值对陆地区域进行填充，再利用C-V算法对填充后的图像进行同质区内的目标区域分割提取；提取目标区域灰度共生矩阵、小波分解的纹理特性、灰度特征及形状特征构建视觉频率直方图，利用训练得到的SVM分类器模型对视觉频率直方图进行分类，从目标区域中剔除疑似溢油区域，实现初次虚警剔除；将初次虚警剔除的结果作为初始标号场，基于所述初始标号场，利用MRF的上下文模型中的特征场，进行进一步的虚警剔除，从而实现SAR遥感影像溢油检测识别方法。
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公开(公告)号：CN103761523A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410001565.1
申请日：2014-01-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种机载遥感视频数据特定人造区域自动识别跟踪方法，包括离线状态下跟踪和在线状态下跟踪，其中离线状态下跟踪包括尺度空间的极值检测、关键点定位、关键点方向分配、关键点描述；在线状态下跟踪包括SIFT特征提取、关键点精确匹配、待跟踪目标区域范围确定、通过轨迹预测自适应的确定待跟踪目标的局部区域范围。
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公开(公告)号：CN114972363B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210523814.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种图像分割方法、装置、电子设备及计算机存储介质。包括：根据基于注意力的残差结构对待分割图像进行特征提取，得到初始特征图；基于所述初始特征图进行基于多头自注意力的特征图重建，得到中间特征图；根据所述中间特征图进行基于注意力增强的上采样处理，得到分割图像。本申请可以缓解梯度消失的问题并提高对细粒度特征的提取能力，快速有效地得到初始特征图，同时可以加强初始特征图上每个特征点的语义表征，提高对不同类别间像素的精细化分割，并且可以增强对目标的识别能力，加强对不同尺度目标的区分以及细化不同类别目标间的特征，因此可以有效提高图像分割的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103761526B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410038043.9
申请日：2014-01-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/60
Abstract: 本发明提出一种基于特征位置优选整合的城区检测方法，无需进行先验学习，计算简单，更适合在实际应用中实现。步骤一、图像预处理：包括RGB彩图转灰度图像及高斯金字塔生成；步骤二、城区位置特征点初步选取；步骤三、城区位置特征点筛选；步骤四、基于高斯渲染加权的城区区域整合；步骤五、通过自适应迭代法求出分割阈值并对加权矩阵进行二值化，对二值图进行连通域标记并将连通域面积小于预设阈值的连通域剔除；步骤六、对步骤一生成的高斯金字塔的各层重复步骤二至步骤五，并将各层结果扩展到原图大小后取并集得到城区候选范围，检查RGB彩图中候选范围的色彩特征，剔除色彩特征不满足条件的像素区域，得到最终检测结果。
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公开(公告)号：CN105139383A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510489742.X
申请日：2015-08-11
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T2207/20152 , G06T2207/30024
Abstract: 本发明提供一种基于定义圆HSV颜色空间的医学图像分割方法及癌细胞识别方法，具体过程为：步骤一、在RGB色彩空间中找出切片图像目标颜色像素P和背景颜色像素Q的RGB值和位置信息；步骤二、将基于RGB色彩空间的切片图像转换到HSV色彩空间得到基于HSV色彩空间的图像；步骤三、根据所存储的像素P的位置信息，将像素P所对应的(H，S)作为定义圆的圆心坐标，并设置定义圆的半径；根据所像素Q的位置信息，提取像素Q所对应的H、S、V值赋值给定义圆内的所有像素值，实现目标颜色的去除；步骤四、将去除目标颜色后的基于HSV色彩空间的切片图像转换回RGB色彩空间，然后对去除目标颜色切片图像进行分割。利用本发明可以得到非常精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN104933714A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510324755.1
申请日：2015-06-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/10 , G06T2207/10032 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明提供一种基于上下文关系的SAR遥感场景图像的溢油分割检测方法，具体过程为：建立视觉金字塔；针对视觉金字塔最顶层图像，进行动态阈值分割得到初始的标号场；通过GMM模型与初始标号场对标号场内的不同邻域目标提取均值和方差，并计算初始特征场能量；计算最小能量特征场所对应的标号场；将视觉金字塔中每一层最小能量特征场所对应的标号场作为下一层视觉金字塔的初始标号场，基于最顶层的标号场，按照步骤四的方式依次计算，获得视觉金字塔最底层图像的标号场，实现遥感影像的分割；针对分割好的遥感影像进行溢油区域的识别。本发明方法能够准确实现对溢油影像的分割识别。
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公开(公告)号：CN104658011A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510052365.3
申请日：2015-01-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种智能交通运动目标检测跟踪方法，用于对智能交通视频进行运动目标检测和跟踪。本发明考虑到视频帧图像中一般存在道路中间及两侧护栏等边缘特征明显的物体，采用有限差分一阶偏导矩阵计算输入前后视频帧图像的梯度，提取输入图像特征区域精细轮廓；将轮廓连接、区域填充合并等形态学处理从而得到预处理图像。对预处理图像采用改进的SIFT算法提取关键点，对预处理图像只构建一组六层的高斯金字塔。保证在图像存在较小尺度变化的时候的检测到较少数量的关键点，同时减少冗余的构建金字塔的计算需要，提高算法的时间效率。帧差前利用预处理图像得到的仿射变换模型对视频序列前后帧图像进行了配准，消除了视频帧漂移对检测性能造成的影响。
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公开(公告)号：CN103150582A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310043710.8
申请日：2013-02-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/72
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文的光学遥感图像云判结果修正方法，不需要建立概率模型，针对云判问题进行设计，同时利用相邻分块的判决结果和背景信息来修正本块判决结果。第一步，读入待处理的相关数据：包括原图的分块索引矩阵、分块灰度均值矩阵和背景信息；第二步，利用Tile的判决值产生Block的判决值，构成Block索引矩阵，并且根据分块灰度均值矩阵建立Block灰度均值矩阵；第三步，利用判决值为非常确定云和非常确定地物的Block，修正判决值为不确定的Block判决值；第四步，应用目标上下文和场景上下文判断处理对象的背景、剔除地物交界处的虚警、剔除朵云的虚警并调整判决准确对象的邻接目标，最终判定出Block是否为云。
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